服饰商品数据分析底层逻辑梳理，是我们做为商品人员必须具备的能力，这样我们对商品数据分析提供有利参考价值，为企划发展提高参考数值，那么我们在服饰商品数据分析底层逻辑梳理从那几方面出发呢，下我将介绍一下我从那几方面进行逻辑梳理，希望对大家有所帮助！

1. 数据收集：获取服饰商品数据，包括品牌、款式、尺码、颜色等信息，可以通过网络爬虫抓取电商网站的商品信息或者直接从品牌厂商处获取。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清理和筛选，去除重复项和异常值，并对不规范或缺失的数据进行处理。例如将多个类似的尺码统一为一个标准格式。

3. 数据转化：将不同来源和格式的数据进行统一格式转换，以方便后续分析。例如将中文颜色名称转化成RGB数值表示。

4. 特征提取：根据业务需求和分析目标，在整合好数据之后，需要进行特征提取。这部分工作主要是根据各种属性特点来构建新变量或指标，并选择有价值并且相关性较高的因素来描述产品属性差异。

5. 相关性分析：利用统计学方法探索服饰商品各项参数间存在哪些相互关联与影响（如某个颜色在某地区非常流行），以及它们之间是否具有可预测性等问题。

6. 模型建立与评估：在经过初步分析找到有效指标并确定了合适算法模型后开始构建模型并使用测试样本进行评估，对模型的精确度和准确度进行验证。

7. 数据可视化：将分析结果以图表或报告等形式展示出来，并对各项指标解释。例如利用柱状图、折线图、雷达图等方式直观地呈现产品品牌排名情况、不同尺码比例分布情况以及颜色流行趋势变化等信息。

8. 实时监控：持续性数据收集与监测，及时跟进商品库存量、销售速率以及市场反应，在推广运营中快速调整策略并优化效果。