在数据驱动的今天，了解消费者对衬衫的偏好和需求趋势对于服装行业至关重要，数据挖掘技术，作为从海量数据中提取有价值信息的方法，为预测衬衫流行趋势提供了强有力的工具。
通过分析历史销售数据，我们可以发现某些衬衫款式在特定季节或节假日更受欢迎，商务正装衬衫在春季和夏季的销量往往低于秋季和冬季，而休闲衬衫则更受夏季消费者青睐，社交媒体上的用户评论和标签也能揭示消费者对衬衫的偏好变化。“夏季必备”、“轻便透气”等关键词频繁出现，说明这些特性是当前消费者关注的重点。
结合这些数据，我们可以利用聚类分析将消费者分为不同的群体，每个群体具有相似的购买行为和偏好，通过关联规则挖掘，我们可以发现哪些款式、颜色或材质的衬衫经常一起购买，从而预测未来可能流行的组合。
通过数据挖掘技术，我们可以更准确地预测衬衫的流行趋势，为服装制造商和零售商提供决策支持，从而更好地满足市场需求，提高销售额和顾客满意度。
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