首先是电商聚合数据源，包括淘宝、京东、唯品会等各种各样的电商数据。这类数据具有一定的市场指导作用，比如淘宝销量，京东评论，各个不同平台的点赞或者其他的浏览数据，这些数据可以从侧面反映出市场对某个款式的认可程度。

电商数据的第一个作用是验证信息。某个款式到底流行还是不流行？消费者喜欢还是不喜欢？通过销量数据、评论数据能得到反馈。服装企业在开款环节如果想做去年爆款的一些延续款，就可以参考去年市场上和竞争对手的爆款数据，反推今年什么季节做什么样的款式。

第二作用是可以帮助服装企业更快地对市场做出反应。就这两点而言，电商聚合数据对设计师的选款工作有非常大的帮助。

第二大类的数据是社交媒体的数据，包括微博、小红书、抖音、快手这些平台。这类数据反映了当下的流行趋势。

网红和明星他们在穿什么？他们在发一些什么样的图片？社交媒体会影响到大众对时尚的判断和审美，因此通过对这些数据的分析可以辅助判断近期的流行款式，例如淘宝上有大量 ins 风的服装，可见 ins 上的风格对中国时尚界的影响非常大。鉴于此，知衣科技收集了超过百万的 ins 博主，数万小红书、微博博主最新最潮的数据。

第三大类是更偏时尚专业的数据，比如秀场、订货会、品牌画册这样的一些数据。在时尚度上这类数据要领先于电商及社交媒体数据，是更加前沿的流行趋势。