在冬季的零售领域，大衣作为保暖性极强的服装，其销售数据和消费者行为模式一直是数据挖掘的热点。问题提出： 如何在海量销售数据中，精准识别出影响大衣销售的关键因素？
回答： 通过对历史销售数据的分析，我们发现大衣的销量与气温、节日活动、以及社交媒体上的流行趋势紧密相关，当气温骤降时，大衣的销量会显著上升；而圣诞节、新年等节日期间，带有节日元素的大衣款式会受到消费者的青睐，社交媒体上的“大衣穿搭”话题热度，也能直接反映消费者对大衣的关注度和购买意愿。
为了更精准地预测大衣销量，我们可以构建一个包含气温、节日活动、社交媒体热度等多维度的数据模型，这样不仅能提高预测的准确性，还能帮助商家更好地把握市场趋势，优化库存管理，提升销售业绩。
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冬季数据挖掘中，大衣作为常见且具有代表性的穿戴物品之一，其使用频率和样式变化能揭示季节性消费趋势与时尚偏好。"
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