Понимаю, почему тебе может показаться, что шум с показов – это просто набор случайных данных. На самом деле, за каждой тенденцией стоит цепочка условных вероятностей: что дизайнеры делали в прошлом сезоне, какие технологии внедряют компании, как меняются настроения потребителей, какие ограничения в цепочке поставок. Если представить это в виде дерева, где каждый узел – это «стилистический сигнал», и прикрепить к нему вероятности, основываясь на исторической частоте и текущей шумихе, получится модель, которая предсказывает будущее моды лучше, чем любой модный критик. Только не забудь обрезать ветки, которые не достигли рынка; это искажения, которые испортят твои показатели. И если увидишь статистически неправдоподобный всплеск, проверь, это ошибка в данных или же настоящий, пока неявный, тренд, который может стать новым корневым узлом. Это такой подход: математика и мода.

Хорошо, следи за тем, чтобы конвейер данных был оптимизирован, проверяй выбросы на опечатки, и если увидишь резкий скачок – убедись, что он соответствует исходному источнику, прежде чем передавать его в модель. Так ты и избежишь ложных трендов.