大數據分析已普遍應用於眾多領域。在紡織產業，大數據分析可應用之領域包括可進行生產作業流程改善、市場趨勢挖掘及新商品服務模式的開發與應用（如藉由智慧衣感測生理數據，再進而提供相對應之回饋建議等）。2016年紡織所研究團隊首度開發並進行以電子商務平台（包括Amazon、REI及Nike官網）資訊，透過大數據分析全球機能性服裝開發趨勢，期望從上述網站之上架商品、熱銷排行等資訊，以人工智慧探尋包括：品牌研發動向、找尋亮點產品、及挖掘潛在或未被留意之明星企業，並以紡織儀表板（Textile Dashboard）方式呈現其分析結果。
過去這些市場研究多由研究人員以人工進行搜尋及判讀、或被動由客戶端提供。現在，研究人員將可藉由大數據分析工具，大量、有效率、且數據化及圖示化方式快速剖析市場趨勢，進而協助企業做為產品研發方向、開發下一個潛力客戶等決策依據之參考。
壹、以電商大數據資料進行全球機能性服裝趨勢挖掘
貳、大數據分析結果呈現及判讀
參、未來延伸應用
肆、結語
圖1 從Amazon US上架商品看開發一體成型產品最積極的品牌(列出前20大)
圖2 從Amazon US上架商品看一體成型服裝主要應用之類別
圖3 從Amazon US看五品牌於特定區間上架一體成型服裝數量變化
圖4 從Amazon UK上架商品看開發一體成型產品最積極的品牌(列出前20大)
圖5 從Amazon UK上架商品看一體成型服裝主要應用之類別
圖6 從Amazon UK看五品牌於特定區間上架一體成型服裝數量變化
圖7 從REI上架商品看開發一體成型產品最積極的品牌
圖8 從REI上架商品看一體成型服裝主要應用之類別
圖9 從Amazon US上架商品看開發防蚊產品最積極的品牌(列出前20大)
圖10 從Amazon US上架商品看防蚊機能主要應用產品圖(列出前20大)
圖11 從Amazon US上架商品看防蚊機能主要應用產品
圖12 從Amazon UK上架商品看開發防蚊產品最積極的品牌
圖13 從Amazon UK上架商品看防蚊機能主要應用產品
圖14 從REI上架商品看開發防蚊產品最積極的品牌
圖15 從REI上架商品看防蚊機能主要應用產品
圖16 從Nike上架商品看男裝主要色彩應用
圖17 從Nike上架商品看女裝主要色彩應用
圖18 上榜Amazon US 「Fan Shop」熱銷服裝銷售排行榜前五大品牌
圖19 在Amazon US 「Fan Shop」熱銷服裝訴求四大機能之數量變化
圖20 上榜Amazon US 「Outdoor Clothing」熱銷服裝銷售排行榜前五大品牌
圖21 在Amazon US 「Outdoor Clothing」熱銷服裝訴求四大機能之數量變化
圖22 上榜Amazon US 「Sports and Fitness」熱銷服裝銷售排行前五大品牌
圖23 在Amazon US 「Sports and Fitness」熱銷服裝訴求四大機能之數量變化
圖24 上榜Amazon UK 「Athletic Outdoor」熱銷服裝銷售排行前五大品牌
圖25 在Amazon UK 「Athletic Outdoor」熱銷服裝訴求四大機能之數量變化
表1 紡織大數據分析—以電子商務平台觀察機能性紡織品開發趨勢