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user: 4. 实例分析 4.1. 数据来源与预处理 数据来自2015年昆明市北市区消费者住宅项目调查问卷，问卷有效样本量为200。在对消费者进行购房意向的关联规则挖掘时，以消费者个人特征为前项，以购房意向为后项，将各项表征列示如表1、表2。 4.2. 个人因素与住房自身特征之间的关联挖掘 1) 个人因素与购房类型选择之间的关系 通过分析图1购房类型的频繁项集可以发现样本中接近100%的消费者集中倾向于选择现房，而非期房或者二手房。个人因素在这个问题中影响并不显著，不过这也是目前购房的整体趋势。 2) 个人因素与可接受房价之间的关系 通过分析图2可以发现，可接受房价的频繁项集分别为A13 = 1，A13 = 2，A13 = 3，即价格在5000~7000元/m 2 ，7001~9000元/m 2 和9001~10，000元/m 2 ，那么选择房价小于10，000元/m 2 的情况较为普遍。 进行Apriori关联规则挖掘，以个人因素为前项，以可接受房价区间为后项，按照提升度降序排序，选择提升度最高项得到表3。 可以看出：第一，个人特征为女、无工作、家庭收入为低收入并且选择购买价格在5000~7000元/m 2 的房屋的消费者占所有消费者的1%；而在上述个人特征下购买价格在5000~7000元/m 2 的房屋的消费者占比100%；这个比例是总体中购买价格在5000~7000元/m 2 的房屋的消费者比例的1.818倍。第二，个人特征为男、无工作、家庭收入为低收入并且选择购买价格在7001~9000元/m 2 的房屋的消费者占所有消费者的1%；而在上述个人特征下购买价格在7001~9000元/m 2 的房屋的消费者占比100%；这个比例是总体中相应比例的3.125倍。通过和(1)对比可知，同样特征下，相较于女性，男性出于综合考虑会选择面积较大的房屋。第三，个人特征为青年、男、有固定工作、家庭成员小于等于2人、个人收入属高收入、家庭收入属高收入并且购买9001~10，000元/m 2 的房屋的消费者占比1.5%；在上述个人特征下购买9001~10，000元/m 2 的房屋的消费者占比42.8%；这个比例是总体中相应比例的4.762倍。 3) 个人因素与购房户型选择之间的关系 由图3可以看出，购房户型的频繁项集分别为A14 = 3，A14 = 6，A14 = 7，所以消费者倾向选择的户型分别是两室两厅一卫、三室两厅一卫和三室两厅两卫。 进行Apriori关联规则挖掘，以个人因素为前项，以购房户型选择为后项，按照提升度降序排序，选择提升度最高项得到表4。 可以看出：第一，个人特征为青年、家庭成员小于等于2人、个人收入为低收入、家庭收入为高收入并且选择购买户型为两室两厅一卫房屋的消费者占所有消费者的1%；而在上述个人特征下购买两室两厅一卫房屋的消费者占比28.5%；这个比例是总体中购买价格在两室两厅一卫房屋的消费者比例的1.731倍。第二，个人特征为中老年、女性、家庭成员小于等于两人并且选择购买户型为三室两厅一卫房屋的 Table 1 Personal factor 指标 变量名 变量取值 变量说明 年龄 B1 0，1 0：青年 1：中老年 性别 B2 0，1 0：女 1：男 职业 B3 0，1 0：有固定工作 1：没有固定工作 家庭居住状态 B4 0，1 0：家庭成员小于等于2人 1：家庭成员大于2人 个人月收入 B5 0，1 0：个人收入较低 1：个人收入较高 家庭月收入 B6 0，1 0：家庭收入较低 1：家庭收入较高 表1. 个人因素指标 Table 2 Index of purchase intention and its characterizatio 表征 变量 变量解释 购房意向 住房自身特征 A7 A7：购房类型选择 A13 A13：可接受房价区间 A14 A14：购房户型选择 A15 A15：住房面积选择 住房所在小区特征 A10 A10：小区公众配套设施 A11 A11：小区物业管理需求 小区周边环境特征 A12 A12：小区周边生活配套 表2. 购房意向指标及表征 Table 3 The association rules table of individual factors and the accepted price rang 前项 方向 后项 支持度 置信度 提升度 {B2 = 0， B3 = 0， B6 = 0} ≥ {A13 = 1} 0.010 1 1.818 {B2 = 1， B3 = 0， B6 = 0} ≥ {A13 = 2} 0.010 1 3.125 {B1 = 0， B2 = 1， B3 = 1， B4 = 1， B5 = 1， B6 = 1} ≥ {A13 = 3} 0.015 0.428 4.762 表3. 个人因素与可接受房价区间的关联规则表 注：对于置信度为1的情况是由于样本量较小。 Table 4 The association rules table of personal factors and the purchase house type choic 前项 方向 后项 支持度 置信度 提升度 {B1 = 0， B4 = 0， B5 = 0， B6 = 1} ≥ {A14 = 3} 0.010 0.285 1.731 {B1 = 1， B2 = 0， B4 = 0} ≥ {A14 = 6} 0.010 1 4.545 {B1 = 1， B4 = 0， B6 = 1} ≥ {A14 = 7} 0.010 1 4.166 表4. 个人因素与购房户型选择的关联规则表 图1. 购房类型选择频繁项集 图2. 可接受房价的频繁项集 消费者占所有消费者的1%；而在上述个人特征下购买三室两厅一卫房屋的消费者比例是总体中购买价格在两室两厅一卫房屋的消费者比例的4.166倍。第三，个人特征为中老年、家庭成员小于等于两人、家庭总收入较高并且选择购买户型为三室两厅两卫房屋的消费者占所有消费者的1%；而在上述个人特征下购买三室两厅两卫房屋的消费者比例是总体中购买价格在两室两厅两卫房屋的消费者比例的4.545倍。与(1)、(2)比较可知这类消费者多为未来购房计划，可能为三代同住做准备。 4) 个人因素与购房面积选择之间的关系 通过分析图4可以发现，购房面积选择的频繁项集分别为51~70 m 2 、71~90 m 2 和91~120 m 2 ，那么选择房屋面积在51~120 m 2 的情况较为普遍。 进行Apriori关联规则挖掘，以个人因素为前项，以购房面积选择为后项，按照提升度降序排序，选择提升度最高项得到表5。 由表可知：第一，个人特征为青年、家庭成员小于等于2人、个人收入情况为较高收入并且选择51~70 m 2 的房屋的消费者群体占比1%；在上述个人特征下购买51~70 m 2 的房屋的消费者群体占比33.3%；这 图3. 购房户型选择频繁项集 图4. 购房面积选择的频繁项集 个比例是总体相应比例的1.961倍。第二，个人特征为青年、性别女、有固定工作、家庭成员大于等于2人并且选择71~90 m 2 的房屋的消费者占比2%；在上述个人特征下购买71~90 m 2 的房屋的消费者占比66.7%；这个比例是总体相应比例的3.508倍。第三，个人特征为中老年、无固定工作、家庭收入较低并且选择91~120 m 2 的房屋的群体占比1%；在上述个人特征下购买91~120 m 2 房屋的消费者比例是总体相应比例的2.127倍。从这一点可以推测，这类消费者可能是离退休人员为子女或为晚年准备住房。 4.3. 个人因素与住房所在小区特征之间的关联挖掘 1) 个人因素与小区周边公众配套设施选择之间的关系 通过分析图5可知，在对小区周边公众配套设施的选择中游泳池、健身设施和商场超市为频繁项集。对于前两项高频出现的情况，体现出了新时代消费者的新需求。 进行Apriori关联规则挖掘，以个人因素为前项，以小区配套设施为后项，按照提升度降序排序，选择提升度最高项得到表6。 由表可知：第一，个人特征为中老年、家庭成员小于等于2人、家庭收入较高并且希望有游泳池的群体占比1%；在上述个人特征下希望有游泳池的消费者例是总体相应比例的6.25倍。第二，个人特征为中老年、女性、家庭成员小于等于2人并且希望有健身设施的群体占比1%；在上述个人特征下希望有健身设施的消费者比例是总体相应比例的3.508倍。从这以上点可以推测，这类消费者的物质和时间均较为宽裕，更倾向于生活享受类的设施。第三，个人特征为中老年、女性、家庭成员小于等于2人并且希望有商场超市的群体占比1%；在上述个人特征下希望有商场超市的消费者比例是总体相应比例的2.702倍。这类消费者多负担家务，所以更倾向于实用类的公共设施。 2) 个人因素与小区物业管理选择之间的关系 通过分析图6可知，在对小区物业管理选择中家政服务、水电通讯服务、保安服务为频繁项集。 进行Apriori关联规则挖掘，以个人因素为前项，以小区配套设施为后项，按照提升度降序排序，选择提升度最高项得到表7。 由表可知：第一，个人特征为青年、男性、个人收入较低、家庭收入较高并且希望有家政服务的群体占比2.5%；在上述个人特征下希望有游泳池的消费者占比总体相应比例的2.739倍。这类人群工作较 Table 5 The association rules table of personal factors and the purchase area choic 前项 方向 后项 支持度 置信度 提升度 {B1 = 0， B4 = 0， B5 = 1} ≥ {A15 = 2} 0.010 0.333 1.961 {B1 = 1， B2 = 0， B3 = 1， B4 = 1} ≥ {A15 = 3} 0.020 0.667 3.508 {B1 = 1， B3 = 0， B6 = 0} ≥ {A15 = 4} 0.010 1 2.127 表5. 个人因素与购房面积选择的关联规则表 注：对于置信度为1的情况是由于样本量较小。 Table 6 The association rules table of personal factors and community facilitie 前项 方向 后项 支持度 置信度 提升度 {B1 = 1， B4 = 0， B6 = 1} ≥ {A10 = 1} 0.010 1 6.25 {B1 = 1， B2 = 0， B4 = 0} ≥ {A10 = 2} 0.010 1 3.508 {B1 = 1， B2 = 0， B3 = 0} ≥ {A10 = 3} 0.010 1 2.702 表6. 个人因素与小区配套设施的关联规则表 注：对于置信度为1的情况是由于样本量较小。 图5. 小区配套设施频繁项 图6. 小区物业管理频繁项 Table 7 The association rules table of personal factors and community facilitie 前项 方向 后项 支持度 置信度 提升度 {B1 = 0， B2 = 1， B5 = 0， B6 = 1} ≥ {A11 = 1} 0.025 1 2.739 {B1 = 1， B2 = 1， B3 = 0} ≥ {A11 = 2} 0.015 1 2.061 {B3 = 0， B4 = 0} ≥ {A11 = 3} 0.010 1 10 表7. 个人因素与小区配套设施的关联规则表 注：对于置信度为1的情况是由于样本量较小。 忙，并且经济有支撑，所以更加倾向于家政服务。第二，个人特征为中老年、男性、无工作并且希望有水电通讯服务的群体占比1.5%；在上述个人特征下希望有游泳池的消费者占比是总体相应比例的2.061倍。第三，个人特征为无工作、家庭成员小于等于2人并且希望有保安服务的群体占比1%；在上述个人特征下希望有保安服务的消费者占比是总体相应比例10倍。可推测这类人群社会经验较少，对安全问题较为重视。 4.4. 个人因素与小区周边环境特征之间的关联挖掘 通过分析图7可知，在对小区周边环境的选择中银行、医院、学校为频繁项集。前两项均为生活必需设施，接下来对学校一项进行全面分析。 进行Apriori关联规则挖掘，以个人因素为前项，以小区配套设施为后项，按照提升度降序排序，选择提升度最高项得到表8。 由表可知，个人特征为青年、有工作、家庭成员小于等于2人并且倾向于选择学校的消费者比例为1%；在上述个人特征下希望有学校的消费者占比是总体相应比例18.18倍。从此可以看出，青年中暂时没有子女的消费者群体在选房时尤其注重学校因素。