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T-Fashion如何统计时装周趋势:逐场标记每套造型,按造型占比计数,并与上年同季对比。含定义、覆盖范围和引用方式。

定义

造型
秀场上的一套成衣造型,在秀场现场拍摄。配饰、高定和婚纱秀不计入。
趋势
T-Fashion为每套造型标注的核心单品、风格、颜色、图案或面料。
造型占比
带有该趋势的造型数,除以同一季、同一性别、同一时装周范围内的全部造型数。
变化
本季造型占比,减去上年同季的造型占比,单位为百分点。
升温与降温
升温指造型占比较上年增长10%或以上,降温指较上年下降10%或以上。新增指上年没有可比数据。
设计师
至少在一套造型中展示过该趋势的品牌数量。

举例:某个趋势出现在2500套造型中的300套,造型占比为12.0%。如果它上年同季的占比是4.0%,变化就是+8.0个百分点,该趋势归为升温。趋势页面至少需要30套造型,且来自8位以上设计师。

覆盖范围

站内每个范围,及其统计基数(造型总数)。

按季和范围划分的Runway Index覆盖情况
范围造型设计师趋势页面更新
SS27女装 12,320 359 317 2026年10月18日
SS27巴黎女装 3,751 100 216 2026年10月18日
SS27纽约女装 3,261 92 193 2026年10月18日
SS27米兰女装 2,070 52 148 2026年10月18日
SS27伦敦女装 1,487 52 115 2026年10月18日
SS27哥本哈根女装 661 26 55 2026年10月18日
SS27东京女装 425 17 32 2026年10月18日
SS27上海女装 270 8 8 2026年10月18日
SS27男装 5,308 183 220 2026年10月18日
SS27巴黎男装 2,239 71 135 2026年10月18日
SS27米兰男装 1,344 40 95 2026年10月18日
SS27伦敦男装 436 21 45 2026年10月18日
SS27纽约男装 505 19 45 2026年10月18日
SS27东京男装 305 10 26 2026年10月18日
FW26女装 13,370 400 156 2026年10月7日
FW26巴黎女装 5,607 161 132 2026年10月7日
FW26纽约女装 3,306 104 107 2026年10月7日
FW26米兰女装 2,371 66 99 2026年10月7日
FW26伦敦女装 1,652 52 88 2026年10月7日
FW26哥本哈根女装 434 19 34 2026年10月7日
FW26男装 6,064 262 114 2026年10月7日
FW26巴黎男装 3,105 123 123 2026年10月7日
FW26米兰男装 1,662 55 100 2026年10月7日
FW26纽约男装 697 51 44 2026年10月7日
FW26伦敦男装 423 25 39 2026年10月7日
FW26哥本哈根男装 177 11 9 2026年10月7日
SS26女装 10,412 286 226 2026年10月7日
SS26巴黎女装 4,368 110 168 2026年10月7日
SS26米兰女装 2,165 53 128 2026年10月7日
SS26伦敦女装 1,820 62 112 2026年10月7日
SS26纽约女装 2,059 61 111 2026年10月7日
SS26男装 2,100 141 105 2026年10月7日
SS26巴黎男装 765 51 75 2026年10月7日
SS26米兰男装 482 27 53 2026年10月7日
SS26伦敦男装 471 36 44 2026年10月7日
SS26纽约男装 382 27 38 2026年10月7日

如何引用

引用数据时,请附上数据来源页面的链接。每个页面末尾都有现成的引用格式:T-Fashion Runway Index,“页面标题”,tfashion.ai/runway/…,数据截至所示日期。

常见问题

为什么有些趋势没有页面?
某个趋势在范围内至少有30套造型、且来自8位以上设计师时,才会生成页面。体量更小的趋势保留在平台中。
为什么单个城市和全部城市的数字不一样?
每个范围都有各自的统计基数。同一个趋势,可能在某个城市占比较高,放到整季里占比却较低。
为什么变化用百分点,而不用百分比?
一个趋势从0.5%涨到2%,是涨到了原来的4倍,但整体上仍然少见。百分点能反映秀场上实际变了多少。
照片是怎么挑选的?
每个趋势选取不超过11套造型,尽量分散在不同设计师之间。设计师页面展示的造型,则贯穿整场秀,从开场到收尾。