devEcon] Unraveling Fashion Trends: The Impact of Digital Transformation, Job Displacement, and Temporal Dynamics

 

[devEcon] Unraveling Fashion Trends: The Impact of Digital Transformation, Job Displacement, and Temporal Dynamics

- case solving modeling example

 

gt_fashion_20231206.csv

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P:  제공한 구글트렌즈 데이터를 사용해 하나의 시계열 챠트를 작성하라. 모든 텍스트는 영문을 사용한다 Fahion 추이만 red color를 사용하고 나머지 추이들은 모두 grey tone의 색상들을 사용한다

 

 

 

P:  Fashion에 영향미치는 요소로 다른 추이들을 간주하고 다중선형회귀분석을 실시하고 결과를 표시하라. 모델의 설명력(adjusted r squred), 유의성, 변수별 설명력과 유의성, 계수를 모두 표시한다

 

 

The multiple linear regression analysis considering "Digital Transformation," "COVID Test," and "Job Displacement" as influencing factors for the "Fashion" trend provides the following detailed statistical results:

• Adjusted R-squared: 0.186, indicating that approximately 18.6% of the variance in the "Fashion" trend is explained by the model, adjusted for the number of predictors.
• F-statistic (20.73) and Prob (F-statistic) (4.70e-12): These values indicate the overall significance of the regression model. The very low probability suggests that the model is statistically significant.

Coefficients and their significance:

1. Constant (Intercept):
   • Coefficient: 89.3473
   • Standard Error: 2.732
   • t-value: 32.708
   • P-value: close to 0.000
   • 95% Confidence Interval: [83.968, 94.727]
   • This indicates a high level of significance.
2. Digital Transformation:
   • Coefficient: -0.1262
   • Standard Error: 0.039
   • t-value: -3.196
   • P-value: 0.002
   • 95% Confidence Interval: [-0.204, -0.048]
   • This suggests a negative and significant relationship with the "Fashion" trend.
3. COVID Test:
   • Coefficient: -0.1426
   • Standard Error: 0.029
   • t-value: -4.846
   • P-value: close to 0.000
   • 95% Confidence Interval: [-0.201, -0.085]
   • This indicates a negative and highly significant relationship with the "Fashion" trend.
4. Job Displacement:
   • Coefficient: -0.1117
   • Standard Error: 0.034
   • t-value: -3.263
   • P-value: 0.001
   • 95% Confidence Interval: [-0.179, -0.044]
   • This suggests a negative and significant relationship with the "Fashion" trend.

 

 

 

P:  Digital Transformation과 Job Displacement scatterplot을 작성한다 point marker의 색상은 Fahion의 값이 상위 20%이내일 경우 red, 아니면 grey로 한다

 

 

 

 

 

P:  Fashion에 영향미치는 독립변수로 다른 추이들과 함께 데이터에서 연도를 추출해 수치형 변수로 추가하고 행 순서에 대한 일련번호를 수치형 변수로 추가하여 모델을 생성하고 시각화하라 min samples in node는 20으로 하라 생성된 모델을 3계층 트리로 시각화하라. 시각화에서 font size를 30으로 하라

 

 

 

 

랜덤포리스트를 사용해 모델링하고 (iteration=100) 변수중요도를 barchart로 시각화하라

 

 

 

P:  이 모델을 바탕으로 fashion 관심과 job displacement의 관계를 요약하라

 

 

P: covid의 영향을 배제하고 해석한다면 Job Displacement 변화가 fashion에 미칠 영향을 어떻게 전망할 수 있겠는가

 

 

P:  이 데이터 분석에서 비선형적 다변량 모델링 방식이 필요했던 이유를 예를 들어서 설명하라

 

 

 

P: 전체 분석의 결과의 key findings를 60단어 분량으로 요약하라

In the analysis of fashion trends, "Digital Transformation," "Job Displacement," and "COVID Test" emerged as key influencing factors. Decision trees and Random Forest models indicated complex, non-linear relationships between these variables and fashion interest. Temporal aspects like year and sequential order added depth, revealing changing impacts over time. The importance of interactions and threshold effects was highlighted, underscoring the dynamic nature of fashion trends.

 

 

 

P:  분석에서 찾은 핵심적 패턴 세가지를 60단어 분량으로 요약하라

The analysis identified three key patterns: First, "Digital Transformation" and "Job Displacement" significantly influence fashion trends, often in a non-linear manner. Second, temporal factors like the year and data sequence play a crucial role, indicating evolving trends over time. Third, the interaction between variables, such as how "Job Displacement" and "COVID Test" jointly impact fashion interest, is vital in understanding the dynamics of fashion trends.