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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:謝碧鳳
研究生(外文):HSIEH, PI-FENG
論文名稱:資料採礦於國人理財特性之研究-以中央研究院華人動態資料庫為例
論文名稱(外文):Application of Data Mining to National People’s Financial Management Characteristics-an Example of Academia Sinica’s PSFD
指導教授:童冠燁童冠燁引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:南台科技大學
系所名稱:高階主管企管碩士班
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:50
中文關鍵詞:資料採礦、決策樹、群集分析、關聯分析、理財
外文關鍵詞:data mining, decision tree, clustering analysis, association analysis, financial management
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摘要
本研究旨在探討國人理財特性理財的人口屬性,以及其人口屬性間之相關關係,以中央研究院‧社會學研究所「華人動態資料庫」為資料來源,本研究以「家庭社經地位」、「夫妻特質」、「家庭收入與支出」和「家庭經濟管理」等為本研究的探討屬性主因,配合SPSS11.0版統計軟體、資料採礦(Data Mining)的決策樹(Decision Tree)、群集分析(Clustering Analysis)、關聯分析(Association Analysis)等技術,而進行統計及採礦分析,分析結果如下:
一、敘述統計分析:
1.有理財家庭:有理財家庭中大多為住在北部;在受訪者和受訪者配偶平均年齡為53歲;且無領社會福利和低社經家庭居多;家庭成員人數有3人為最高,其次是擁有一位子女;且家庭必需開銷主要是由妻子來管理;全家平均消費總支出為20,726元,為有理財較多。
2.無理財家庭:無理財家庭中較多居住在南部;且家中成員為夫妻雙方2人居多;且無領社會福利、夫妻為低社經家庭和家庭必需開銷主要是由妻子來管理皆占較高的比率;且全家每月的平均消費總支出為21,779元。
二、決策樹分析:
本研究資料採礦結果共有22條規則,其中以家庭社經地位、受訪者夫妻年齡、和消費總支出之人口影響因素為主,而受訪者所住的區域、受訪者和家庭消費支出和有無領社會福利的影響力並不是那麼的顯著。
三、群集分析之代表群集:
1.有理財家庭採礦結果共分為8群集。研究結果有理財家庭群集中,人口屬性類別中相近為受訪者夫妻年齡、家中必需開銷誰管理、家庭成員人數、消費總支出和家中有、無領社會福利較顯著;而所居住區域和夫妻社經地位的影響卻微乎其微。
2.無理財家庭採礦結果共分為6群集。研究結果無理財家庭群集中,人口屬性類別中相近為受訪者夫妻年齡、夫妻社經地位、家中必需開銷誰管理、家庭成員人數、消費總支出和家中有、無領社會福利較顯著;而所居住區域的影響卻不顯著。
四、群集之關聯分析:
利用群集化方法獲取有、無理財家庭特性群組後,複以關聯分析方法,分析有、無理財各家庭屬性的關聯性,且就有理財整體關聯規則中,受訪者所居住區域、家中必需開銷誰管理、家庭成員人數和消費總支出人口屬性類別有顯著之關聯性有著極高的關聯性,而受訪者夫妻年齡、夫妻社經地位、家中有、無領社會福利影響較不明顯。
最後將現今國民家庭理財的現況與結果於結論中提出相關建議,文末一併提出對於本研究改善建議,對後續有志於相關領域研究者精進並改進本研究之缺失。
This thesis adopts data from Panel Study of Family Dynamics (PSFD) to explore the characteristics of financial management of families in Taiwan. First, we exploit the PSFD database to take the data as inputs for decision tree model. We separate the database into training data (two-thirds of the whole database) and testing data (one-third of the whole database). Decision tree technique is applied to the training data to form the complete tree and the testing data were used to prune the tree resulted in a pruned tree. We get 18 rules in this phase and the results show that major influential factors of demographic attributes include family socioeconomic status, couple’s ages, total expenditure and number of children. Influences of ‘residential zone’ and ‘social welfare’ are not so significant.
In the second phase, clustering analysis is applied to form classes according to their similarities. After that, we use association analysis to get the relationship with each clustering sets. Finally, on the basis of current situations and results of national people’s family financial management, several suggestions are proposed in the conclusions.
Keywords: data mining, decision tree, clustering analysis, association analysis, financial management
摘要 Ⅰ
Abstract Ⅲ
誌謝 Ⅳ
目次 Ⅵ
表目錄 Ⅷ
圖目錄 Ⅸ
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機與目的 3
1.3研究步驟 4
1.4論文結構 6
1.5研究流程 6
第二章 文獻探討 8
2.1家庭經濟的介紹 8
2.2理財和家庭的關聯 8
2.3人口統計的介紹 13
2.4家庭的介紹 12
2.5家庭社會經濟特性的介紹 14
2.6資料採礦的介紹 14
第三章 研究方法 18
3.1資料前置處理 17
3.2資料採礦技術之應用 17
3.2.1決策樹方法 18
3.2.2群集分析方法 18
3.2.3關聯分析方法 19
3.3研究架構 21
3.3.1台灣家庭有、無理財特性決策樹研究架構 21
3.3.2台灣家庭有、無理財集群關聯研究架構 24
第四章 結果與分析 26
4.1總體樣本敘述分析 26
4.2決策樹採礦分析 28
4.2.1決策樹預測性規則之分析與結果 28
4.3集群化採礦分析 32
4.3.1集群化預測性規則之分析與結果 34
1、有理財群集分析結果: 34
2、無理財群集分析結果: 35
4.4關聯規則採礦分析 35
4.4.1關聯規則預測性規則之分析與結果 37
第五章 結論、限制與建議 39
5.1結論 39
5.2研究範圍與限制 40
5.3建議 41
參考文獻 42
附錄
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