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user: 4. 数据分析 4.1. 数据来源及样本背景信息 数据通过在昆明市北市区进行的实地问卷调查获得。调查方式为定点拦截，调查对象为有买房意向的人群。共发放问卷200份，收回200份，有效问卷199份。样本基本信息如表1所示。 从表1可以看出，本次问卷调查的受访者52%为男性，48%为女性，男女比重相当。在年龄构成中， 23~40岁的受访者占到了75.5%，几乎覆盖了有购房需求的人群。 受访者的职业，占比最多的是公司职员比重为33%，其次为私营个体户和公司管理层(见图1)。受访者的家庭居住状态，单亲一人与夫妻和6岁以下的小孩一起居住的比重最高(见图2)。 受访者个人月收入主要集中在4001~6000元，此次有近30%的受访者月收入为2001~4000元。受访者的家庭月收入分布比较分散，有20%的受访者家庭月收入为8001~10，000元，各有15.5%的受访者为2001~4000元和10，001~12，000元(见图3)。 4.2. 指标选取及数据分析 选取住宅基本需求为切入点，针对住宅消费者最初的需求状态进行研究、探讨，根据以往研究理论提出的相关需求层次，加之其他相关因素，提炼出购房者的关键个人信息。分类指标为：年龄、性别、职业、居住状态、个人月收入、家庭月收入、购房计划、购房目的、房价、户型、面积、装修标准。 按照市场细分惯例，通常选取的细分市场数量为3~5个 [ 5 ] 。根据房地产销售人员一定经验介绍，确定将市场细分为4类，初始类中心点由SPSS执行确定。具体分析结果由表2、表3所示。 由表2可以看出全部样本分为4类，第一类共有案例数32，第二类有案例数65，第三类有案例数29，第四类有案例数73。从表3可以看出在聚类的各指标中年龄、职业、居住状态、个人月收入、家庭月收入、购房计划、购房目的、房价、户型、面积通过率检验，在市场细分的聚类中效果明显。 Table 1 Age and gender crossover frequency tabl 性别 年龄 22岁及以下 23岁~30岁 31岁~40岁 41岁~50岁 51岁~60岁 60岁以上 合计 男 0% 32.7% 40.4% 21.2% 5.8% 0% 52.0% 女 0% 38.5% 39.6% 17.7% 4.2% 0% 48.0% 合计 0% 35.5% 40.0% 19.5% 5.0% 0% 100.0% 表1. 年龄和性别交叉频数表 图1. 职业 图2. 居住状况 图3. 月收入 Table 2 Case number in each cluste 聚类 1 2 3 4 有效 缺失 每个类中的案例数 32 65 29 73 199 0 表2. 每个聚类中的案例数 4.3. 模型检验 上文采用K-means的方法将所有样本分为四类，为了验证分类效果，本文采用决策树的方法对上述分类的结果进行检验。用决策树分类得到的误判率为0.0201，说明在上文的聚类中只有2.01%的样本被错误的分类即聚类方法效果很好。 同时从决策树的分类结果图中也可以看出在分类中起重要作用的变量。决策树的基本思想是：计算机程序在每个自变量中选择一个数值分割点，使得在该节点的整个数据在这个分割点比在其他分割点分成两部分之后的偏差之和都小，对每个自变量都选择这样一个分割点，并对不同自变量的分割结果做比较，得到一个使得分割后总偏差最小的变量，这个变量就是该节点的分割变量 [ 7 ] 。如图4，第一个节点的分割变量是V10，第二个节点的分割变量是V11，即V10和V11是在分类过程中最重要的两个变量，变量重要性为：居住状态 > 家庭月收入 > 户型 > 房价 > 职业。(其中：V10代表居住状态；V11代表家庭月收入；V4代表户型；V3代表房价；V9代表职业。) Table 3 ANOV 变量 聚类 误差 F Sig. 均方 df 均方 df 年龄 17.162 3 0.501 195 34.223 0.000 性别 0.255 3 0.251 195 1.018 0.386 职业 139.798 3 2.294 195 60.945 0.000 居住状态 367.426 3 1.739 195 211.228 0.000 个人月收入 35.418 3 1.500 195 23.619 0.000 家庭月收入 235.683 3 1.845 195 127.738 0.000 计划在今后多长时间内购房 4.195 3 1.647 195 2.547 0.057 购房的主要目的 20.396 3 3.157 195 6.461 0.000 能承受的房价范围是 7.595 3 0.615 195 12.347 0.000 计划购房的户型 13.810 3 3.257 195 4.240 0.006 计划购买多大面积的住房 3.237 3 1.029 195 3.145 0.026 希望的装修标准 0.395 3 0.277 195 1.423 0.237 表3. 方差分析表 图4. 决策树 4.4. 结果分析 根据表4可得出各个类别在家庭居住状态的特征：第一类以夫妻和6岁以下的小孩居住为主；第二类以夫妻和6~12岁的小孩居住为主；第三类72.4%三代同堂居住；第四类绝大多数单身一人或是与男/女朋友居住。 根据表5可得出各个类别在家庭月收入的特征：第一类家庭月收入集中在8001~10，000元；第二类 Table 4 Frequency distribution of living condition of each categor 目前家庭的居住状 案例的类别号 1 2 3 4 合计 列 N% 列 N% 列 N% 列 N% 列 N% 单身一人 3.1% 0.0% 0.0% 46.6% 17.6% 与男/女朋友居住 3.1% 13.8% 0.0% 37.0% 18.6% 夫妻二人 9.4% 18.5% 0.0% 2.7% 8.5% 妻和6岁以下小孩居住 31.2% 24.6% 0.0% 11.0% 17.1% 夫妻和6~12岁小孩居住 28.1% 30.8% 0.0% 1.4% 15.1% 夫妻和12~18岁小孩居住 6.2% 12.3% 3.4% 1.4% 6.0% 夫妻和成年孩子居住 3.1% 0.0% 0.0% 0.0% 0.5% 夫妻和父母一起居住 3.1% 0.0% 6.9% 0.0% 1.5% 三代同堂 12.5% 0.0% 72.4% 0.0% 12.6% 单身与父母居住 0.0% 0.0% 10.3% 0.0% 1.5% 二孩家庭 0.0% 0.0% 6.9% 0.0% 1.0% 表4. 各类别居住状态频数分布 Table 5 Frequency distribution of monthly income in different categorie 家庭月收入 案例的类别号 1 2 3 4 列 N% 列 N% 列 N% 列 N% 2000元以下 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 2001~4000元 0.0% 0.0% 0.0% 31.5% 4001~6000元 0.0% 0.0% 0.0% 42.5% 6001~8000元 12.5% 0.0% 3.4% 16.4% 8001~10，000元 50.0% 7.7% 3.4% 4.1% 10，001~12，000元 18.8% 36.9% 20.7% 5.5% 12，001~14，000元 15.6% 26.2% 27.6% 0.0% 14，001~16，000元 3.1% 13.8% 27.6% 0.0% 16，001~18，000元 0.0% 3.1% 0.0% 0.0% 18，001~20，000元 0.0% 6.2% 6.9% 0.0% 20，001元以上 0.0% 6.2% 10.3% 0.0% 合计 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 表5. 各类别家庭月收入频数分布 集中在10，001~14，000元；第三类集中在12，001~14，000元和14，001~16，001元，且有10.3%在20，001元以上；第四类家庭月收入主要集中在2001~6000元的区间内。这说明，第一类基本属于中产阶级，第二、三类收入水平较高，而第四类属于收入较低阶层。 根据表6可得出各个类别在户型指标的特征：第一类更倾向于选择三室两厅两卫，紧随其后的是三室两厅一卫和四室两厅两卫；第二类更倾向于选择三室两厅一卫，其次为三室一厅一卫；第三类中近50%的选择三室两厅一卫；第四类各有30%的人选择两室两厅一卫和三室两厅两卫。 根据表7可得出各个类别在面积指标的特征：四个类别都最倾向于91~120平方米的住房。71~90平方米和121~150平方米的住房四个类别没有明显的差别。但是第四类有倾向于51~70平方米住房的趋势。 根据表8可得出各个类别在能承受的房价范围指标的特征：第一类超过一半的选择5000~7000元/平方米；第二类、第三类能接受7001~9000元/平方米的住房的人数最多；另外，第三类在10，001~12，000元/平方米的住房有突出表现；第四类中86%的人选择5000~7000元/平方米。 4.5. 拓展结果分析 根据上文聚类的结果，做聚类结果与影响决策的因素、购房关注点、公共配套设施需求、物业管理需求的交叉列联表如表9需求特征表。 由表9可以看出，四个类别在影响决策的因素上并没有明显的区别，第1类和第2类最关注经济实力，其次为国家政策；第3类和第4类最关注经济实力，其次为家人意见。 四个类别在购房关注点有明显不同。第1类更加关注房价、交通方便度、周边环境，说明第一类更加实用主义；第2类更加关注户型设计、房价、物业管理；第3类最关注物业管理、周边环境；第4类最关注交通方便度，其次为房价。 四个类别在公共配套设施需求有所不同。第1类最关注农贸市场和商场超市，追求生活的便利性；第2类最关注的是健身设施，其次为农贸市场，该类人群既注重生活品质也注重生活便利；第3类人群关注物业管理和周边环境，这类人群追求居住的舒适度；第4类最关注幼儿园及学校，该类人群比较重 Table 6 Frequency distribution of apartment layout in different categorie 户型 案例的类别号 1 2 3 4 列 N% 列 N% 列 N% 列 N% 一室一厅一卫 0.0% 0.0% 0.0% 1.4% 两室一厅一卫 0.0% 3.1% 0.0% 9.6% 两室两厅一卫 9.4% 10.8% 3.4% 30.1% 三室一厅一卫 15.6% 23.1% 13.8% 9.6% 三室一厅两卫 0.0% 6.2% 10.3% 2.7% 三室两厅一卫 21.9% 27.7% 48.3% 6.8% 三室两厅两卫 31.2% 18.5% 13.8% 30.1% 四室两厅两卫 21.9% 10.8% 10.3% 9.6% 合计 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 表6. 各类别户型频数分布 Table 7 Frequency distribution of housing area in different categorie 面积 案例的类别号 1 2 3 4 列 N% 列 N% 列 N% 列 N% 30~50 m 2 0.0% 0.0% 0.0% 1.4% 51~70 m 2 9.4% 13.8% 3.4% 27.4% 71~90 m 2 15.6% 23.1% 17.2% 17.8% 91~120 m 2 53.1% 44.6% 65.5% 39.7% 121~150 m 2 18.8% 10.8% 13.8% 12.3% 151 m 2 以上 3.1% 7.7% 0.0% 1.4% 合计 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 表7. 各类别面积频数分布 Table 8 Frequency distribution of ability to withstand the price range in different categorie 能承受的房价范围 案例的类别号 1 2 3 4 列 N% 列 N% 列 N% 列 N% 5000~7000元/m 2 56.2% 30.8% 31.0% 86.3% 7001~9000元/m 2 31.2% 50.8% 44.8% 11.0% 9001~10，000元/m 2 12.5% 15.4% 13.8% 0.0% 10，001~12，000元/ m 2 0.0% 1.5% 10.3% 0.0% 12，001~15，000元/m 2 0.0% 1.5% 0.0% 2.7% 15，000元/m 2 以上 0.0% 0.0% 0.0% 0.0% 合计 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 表8. 各类别能承受的房价范围频数分布 Table 9 Demand characteristic 聚类类别 1 2 3 4 影响决策的因素 经济实力 34.9% 经济实力 23.9% 经济实力 30.2% 经济实力 31.0% 国家政策 20.6% 国家政策 22.5% 家人意见 28.6% 家人意见 26.3% 家人意见 15.9% 个人的判断 21.7% 国家政策 20.6% 亲朋建议 15.2% 购房关注点 房价 18.0% 户型设计 13.4% 物业管理 15.0% 交通方便度 19.5% 交通方便度 13.7% 房价 12.1% 周边环境 15.0% 房价 16.7% 周边环境 13.7% 物业管理 10.9% 交通方便度 14.2% 周边环境 12.9% 交通方便度 10.9% 公共配套设施需求 农贸市场 18.4% 健身设施 20.9% 农贸市场 28.9% 幼儿园学校 18.5% 商场超市 18.4% 农贸市场 18.4% 商场超市 24.7% 健身设施 17.8% 幼儿园学校 17.6% 幼儿园学校 16.9% 幼儿园学校 20.6% 农贸市场 16.9% 健身设施 17.6% 商场超市 15.1% 餐厅 9.6% 物业管理需求 水电通讯服 25.8% 园林绿化 25.5% 园林绿化 33.7% 水电通讯 27.3% 园林绿化 23.7% 保安 23.6% 保安 26.5% 保安 23.8% 表9. 需求特征表 视子女教育。 四个类别在物业管理也有所不同。第1类和第4类最关注水电通讯服务，更加注重生活的便利性；第2类和第3类最关注园林绿化，更加注重生活环境的舒适度。