| データの種類 |
テキスト
数値
画像
|
| データの変数（パラメーター）の変数名 |
服の色|モデルの年齢|模様|サイズ|掲載されていた雑誌|一緒に着られていた服|種類|ジャンル|ブランド|値段| |
| データの概要説明 |
ファッション誌から、集めた服に関するデータ。服を着ていたモデルの年齢、ファッション誌の想定する層などの着る人の情報と服に関する色や種類の情報、一緒に着られていた服のデータへの紐づけなどを含むデータ。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
服ごとにベクトルを設定し、利用者データのベクトルと比べ、最も近いものを選ぶ。また、組み合わせられる服のデータから、その服と用いられやすいベクトルの服を選び、組み合わせる。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） |
推奨されるコーディネートをあげる。理想の服のデータが存在しない場合もある(またはベクトルの少し離れたものしかない場合もある)ので、おすすめされる服の色や種類、大きさやブランドも表示し、その情報をもとに推奨された服よりもさらに理想の服を自分でさがすこともできる。 |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
コーディネートだけでなく、新しい服のデザインを開発するのに役立つかもしれない(世の中の必要としているデータを分析する) |
作成日：2019年05月16日 最終更新日：2019年05月16日
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