大数据时代的到来使得人类社会进入数字时代，数据信息大幅度增长并深入社会生活的方方面面，推进了人类生活方式及社会生产力的极大变革，市场消费需求自然随之改变。在信息技术、网络技术、社交媒体技术等高新技术不断发展进步的推动下，针织流行迅速更替变化，多元流行信息不断呈现。品牌针织服装企业一方面需要根据以上变化做出策略调整，利用数据进行分析、共享，并广泛用于品牌产品的设计开发中，以积极应对流行更替与消费需求的快速转变。另一方面，品牌针织企业间的竞争越发激烈，产品同质化现象越发严重，品牌针织服装企业需要对其产品设计开发环节进行调整，以立足于激烈的市场竞争潮流中。针对以上现状分析，本文结合大数据理论与品牌针织服装设计理论，利用品牌服装设计学、计算机科学、统计学等多学科原理与方法，提出建立在大数据分析利用上的基于数据仓库的品牌针织服装设计决策支持方法理论，并在参与的实践项目中进行了初步的模拟实验验证。首先，将多渠道来源的品牌针织服装设计相关信息进行设计信息提炼与格式化整理，完成品牌针织服装设计信息数据仓库的建立。其次，依据面向数据立方体的多维数据挖掘原理，利用多维数据方体、OLAP星型挖掘模型、多维数据维表等工具对品牌针织服装设计信息进行数据挖掘，以获得设计元素知识。最后，提出基于数据仓库的品牌针织服装设计决策支持方法，并在研究室项目实践中进行了初步的模拟实验，通过人机交互界面设计对实验过程与结果进行了初步的分析与展示，验证了方法的可行性。本课题提出了基于数据仓库的品牌针织服装设计决策支持方法。该理论方法使品牌针织服装设计能更科学、准确、有效的满足不断更替变化的市场消费需求和流行趋势发展，让品牌针织服装企业在产品开发过程中，避免了依靠设计人员个人经验主观判断的盲目性，减少了品牌产品同质化的可能性，降低了产品盲目投入市场的风险，有效引导品牌发展，增强品牌企业的核心竞争力。