| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-18页 |
| 1.1.1 大数据的起源与发展 | 第12-13页 |
| 1.1.2 大数据受广泛关注 | 第13-17页 |
| 1.1.3 大数据在服装行业的运用 | 第17-18页 |
| 1.2 研究现状与意义 | 第18-21页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第20-21页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第21-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第21-22页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第22页 |
| 1.4 预期目标与难点 | 第22-24页 |
| 1.4.1 预期目标 | 第22-23页 |
| 1.4.2 研究创新点 | 第23页 |
| 1.4.3 研究难点 | 第23-24页 |
| 2 大数据与服装营销理论以及相关研究 | 第24-33页 |
| 2.1 相关概念界定与概述 | 第24-30页 |
| 2.1.1 大数据的概念 | 第24-25页 |
| 2.1.2 市场营销的概念 | 第25-26页 |
| 2.1.3 服装市场营销的概念 | 第26-27页 |
| 2.1.4 服装品类的划分 | 第27-28页 |
| 2.1.5 相关关系的概念 | 第28-29页 |
| 2.1.6 总量指标的概念与计算方法 | 第29-30页 |
| 2.1.7 相对指标的概念 | 第30页 |
| 2.1.8 平均指标的概念 | 第30页 |
| 2.2 相关理论概况 | 第30-32页 |
| 2.2.1 上海市零售商圈发展特点 | 第30-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 上海服装销售数据与经济统计数据的预处理 | 第33-41页 |
| 3.1 数据预处理的原则 | 第33-34页 |
| 3.1.1 数据的完整性原则 | 第33页 |
| 3.1.2 数据的一致性原则 | 第33-34页 |
| 3.2 上海服装销售数据的提取 | 第34-36页 |
| 3.3 上海经济统计数据的提取 | 第36-40页 |
| 3.3.1 上海经济统计数据的提取 | 第36-37页 |
| 3.3.2 各经济统计指标的年份提取与筛选 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 上海服装销售数据与经济统计数据之间的相关关系研究 | 第41-65页 |
| 4.1 相关分析说明 | 第41页 |
| 4.1.1 相关分析的数据量说明 | 第41页 |
| 4.1.2 相关分析的组合数量说明 | 第41页 |
| 4.2 上海服装销售与工业生产情况的相关性 | 第41-57页 |
| 4.2.1 上海服装销售额与工业生产情况的相关性 | 第41-46页 |
| 4.2.2 上海服装销售平均价格与工业生产情况的相关性 | 第46-51页 |
| 4.2.3 上海服装销售数量与工业生产情况的相关性 | 第51-57页 |
| 4.3 研究结果 | 第57-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 4.5 大数据思维下相关研究的思考 | 第63-65页 |
| 5 上海服装销售与经济统计数据之间相关关系研究的专家验证 | 第65-75页 |
| 5.1 调研方案的设计与实施 | 第65-71页 |
| 5.1.1 调研对象及样本量的选取 | 第65页 |
| 5.1.2 数据的收集 | 第65-71页 |
| 5.2 专家建议问题反馈 | 第71-72页 |
| 5.3 访谈结论汇总 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-79页 |
| 6.1 研究结论 | 第75-77页 |
| 6.2 不足与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 附录 | 第82-256页 |
| 附录 1 上海服装销售数据 | 第82-88页 |
| 附录 2 上海经济统计数据 | 第88-127页 |
| 附录 3 上海服装销售与经济统计数据之间的相关关系分析 | 第127-256页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第256-257页 |
| 致谢 | 第257页 |
