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第一章　家庭服装消费行为研究综述1

第一节　家庭服装消费行为研究的意义与内容1

一、从实践上看：国内外竞争引发家庭服装消费行为研究需求1

二、从理论发展上看：以家庭为单位研究服装消费行为是必然趋势2

三、家庭服装消费行为研究的内容3

第二节　国内外研究概述4

一、国内研究状况4

二、国外研究状况5

第二章　数据挖掘技术概述31

第一节　数据挖掘的特点31

一、数据挖掘的定义31

二、数据挖掘的特点31

三、数据挖掘有效循环的四个阶段32

第二节　数据挖掘的方法论和方法34

一、数据挖掘的方法论34

二、数据挖掘的方法37

第三节　数据挖掘的技术算法40

一、关联规则（Associations）40

二、人工神经网络（Artificial Neural Network）41

三、遗传算法（Genetic Algorithms）42

四、决策树方法（Decision Trees）43

第四节　数据挖掘在营销中的作用44

一、顾客获得（Customer acquisition）45

二、顾客保留（Customer retention）45

三、顾客放弃（Customer abandonment）45

四、市场篮子分析（Market basket analysis）45

第三章　混合机器学习——家庭服装消费行为研究中的最新技术47

第一节　关于机器学习简介47

一、归纳学习47

二、人工神经网络48

三、机器学习方法和系统评价51

第二节　混合式机器学习54

一、系统特点简介55

二、系统的设计目标和总体结构55

三、系统的核心算法57

四、混合式机器学习（HML）的工作原理62

第三节　运用基于HML的数据挖掘技术研究家庭服装消费决策行为模型65

一、研究的理论构架65

二、预期目标68

三、研究方法71

第四章　家庭服装消费决策行为系统整合模型76

第一节　消费支出分配模型即产品与数量选择模型76

一、家庭成员各类服装消费支出分配模型76

二、单类服装消费支出结构分析79

第二节　服装消费商店偏好模型81

一、家庭成员各类服装商店偏好分析81

二、单类服装商店偏好之细分市场的特征84

三、影响服装消费商店偏好的因素分析86

第三节　购买决策者选择模型91

一、家庭成员不同类型服装购买决策者倾向91

二、单类服装购买决策者分布模型分析94

三、影响服装购买决策者分布的因素分析96

第五章　服装消费决策行为的市场应用模型102

第一节　服装消费决策行为市场应用模型的运用102

一、子女裤裙消费行为的市场应用模型102

二、妻子套装消费决策行为的市场应用模型107

三、妻子套装不同消费档次细分市场特征108

第二节　服装消费决策行为市场应用模型的运用实例112

第六章　家庭服装消费支出的影响因素分析114

第一节　HML数据挖掘结果基本描述114

一、家庭及其成员服装消费总支出模型115

二、家庭及其成员不同服装种类的消费支出模型116

三、HML数据挖掘结果归纳132

第二节　结果讨论133

一、HML结果与前人研究结果的比较133

二、与前人研究方法的比较137

三、预测功能比较144

第七章　结论和展望146

第一节　本研究总结146

一、家庭成员各类服装消费支出分配结构概览147

二、家庭成员各类服装商店偏好规律要点148

三、家庭成员各类服装购买决策者选择分布特点148

四、HML技术与传统统计技术的方法比较150

第二节　本研究的创新和发展150

一、创新之处150

二、发展151

附录152

附录一　属性变量（非决策变量）的设置及所代表的语义152

附录二　决策变量的设置及相应语义含义154

附录三　调查问卷——中国纺织大学旭日工商管理学院156

附录四　调查问卷样本分布表159

附录五　问卷中服装类别及变量名称160

附录六　调查样本特征表160

附录七　家庭及其成员各类服装消费金额及档次的训练集和测试集精度162

附录八　如何运用HML技术164

附录九　家庭成员各种服装消费金额之HML数据挖掘结果168

附录十　家庭成员不同服装类型购买地点影响因素的数据挖掘结果174

附录十一　家庭成员各类服装购买决策者影响因素的数据挖掘结果185

参考文献196