隨著市場競爭的白熱化，異業種之間極力地尋求更多的途徑，以維持不墜的領導地位。由於消費意識無時無刻都在快速地轉變，如何蒐集充足的消費者資料，進而將其轉換成有價值的行銷策略，便成為企業掌握市場脈動的關鍵之一，因此有愈來愈多的企業引進適合企業本身屬性的解決方案，以探勘出消費者對異業種品牌與產品的偏好，以及進行消費決策的意圖。
本研究旨在應用關聯法則技術，探討異業種之間的品牌聯盟與策略聯盟。首先以問卷發放方式，蒐集消費者對異業種品牌與產品的偏好資料，再以資料探勘的技術找尋消費者進行消費決策之規則；在資料探勘的技術中，本研究採用關聯法則中的Apriori演算法，不僅以最小支持度、信賴度與增益值為門檻值，更以尋找最高階項目組的方式，來判斷關聯規則是否成立。分析結果包括四大主題，分別為業種品牌關聯、產品關聯、品牌與產品關聯，及顧客屬性與生活型態之分析。最後本研究將顧客之消費輪廓描繪成行銷地圖，以提供異業之間在執行品牌聯盟與策略聯盟時的參考依據。

As the market competition incandescing, the different trades of business try to find more and more ways to maintain top position in the field.  Consumers’ consciousness changes rapidly every moment, therefore collecting sufficient consumer information and arranging the information to valuable marketing policy is the key for enterprises to handle marketing trend.  More and more enterprises lead in suitable project solution and to navigate consumers’ preferences of different brands and products so that they can make consumption policies.
The present study aims to association rule implementation on brand and cross-industry alliances. First, collecting the data by distributing questionnaires, which respect to consumers’ preference about the products and brands offered from different industry, and finding the rules based on the decisions from consumers by mining technique. We adopt Apriori method of association rule in this study, not only using the threshold of support, confidence and lift, but also finding the large item set. The result includes three main subjects, respectively be types of brands association, products association, brands and products association with the characteristics of customers. Finally, this study describes the outline of customers consume into the marketing map, and provides the basis to carry out the strategy of brand and strategic alliances among different industry.

目錄
第一章	緒論	1
1.1	研究背景	1
1.2	研究動機	2
1.3	研究目的	3
1.4	研究範圍	4
1.5	研究流程	5
第二章	文獻探討	7
2.1	品牌的相關文獻	7
2.2	品牌聯盟的相關文獻	10
2.2.1	品牌聯盟的定義	10
2.2.2	品牌聯盟的類型與功能	11
2.3	資料探勘之相關文獻	13
2.3.1	資料探勘的定義	13
2.3.2	資料探勘的模式	14
2.3.3	資料探勘的方法	14
2.4	關聯式法則相關文獻	15
2.4.1	關聯式法則 (Association Rule)	15
2.4.2	增益值 (Lift)	16
2.4.3	Apriori演算法	17
2.5	文獻探討小結	19
第三章	異業聯盟	21
3.1	策略聯盟的定義	21
3.2	策略聯盟的類型	24
3.3	異業的策略聯盟與品牌聯盟	32
3.4	異業聯盟小結	33
第四章	研究方法	34
4.1	研究架構	34
4.2	資料來源與抽樣方法	35
4.3	問卷設計與發放	36
4.3.1	問卷設計	36
4.3.2	問卷發放	38
4.4	回收樣本結構	39
第五章	系統建置	42
5.1	系統架構與功能	42
5.1.1	系統架構	42
5.1.2	系統流程	45
5.2	關聯式資料庫設計	47
5.2.1	概念性資料庫設計	47
5.2.2	邏輯性資料庫設計	51
5.2.3	實體資料庫設計	53
5.3	分析工具應用－SPSS Clementine	53
5.3.1	資料導入	54
5.3.2	Clementine簡介	54
第六章	資料探勘與結果分析	57
6.1	品牌關聯	59
6.2	產品關聯	62
6.3	跨業種之品牌與產品組合建議	65
6.4	顧客屬性與生活型態分析	70
6.5	本章小結	73
第七章	結論	75
7.1	結論	75
7.2	管理意涵	75
7.3	研究限制	77
7.4	後續研究建議	78
參考文獻		79
一、中文資料	79
二、英文資料	80
三、網路資料	85
附錄一 問卷	86
附錄二 結果分析之節點設計	91
附錄三 生活型態題項關聯規則	93
 
表目錄
表1-1 行業別分類	4
表2-1 品牌定義彙整表	8
表2-2 品牌聯盟相關定義彙整表	10
表3-1 策略聯盟定義彙整表	23
表3-2 各學者策略聯盟類型彙整表	27
表4-1 臺灣地區各縣市人口密度及土地總面積	35
表4-2 生活型態量表	37
表4-3 問卷回收統計表	40
表4-4 有效樣本人口統計分佈	40
表5-1 生活型態題項列表	42
表5-2 業種品牌與產品代碼對照表	49
表5-3 生活型態代碼對照表	51
表5-4 各類資料探勘軟體使用頻率	55
表6-1 品牌關聯規則集	59
表6-2 品牌顧客輪廓	61
表6-3 產品關聯規則	62
表6-4 產品顧客輪廓	65
表6-5 品牌與產品關聯規則	66
表6-6 品牌與產品顧客輪廓	69
表6-7 生活型態資料預處理	70
表6-8 關聯規則一覽表	70
 
圖目錄
圖1-1 近五年信用卡簽帳金額統計圖	3
圖1-2 研究流程圖	6
圖2-1 資料探勘用之交易資料庫	18
圖2-2 頻繁項目集產生之過程	19
圖3-1 策略聯盟矩陣圖	30
圖4-1 研究架構圖	34
圖4-2 問卷維護介面主畫面	39
圖4-3 問卷鍵入畫面	39
圖5-1 系統架構圖	44
圖5-2 資料探勘流程圖	46
圖5-3 概念性資料庫設計：E-R Model	48
圖5-4 邏輯性資料庫設計：E-R Model	52
圖5-5 實體資料庫設計：E-R Model	53
圖6-1 蛛網關聯圖（修正前）	57
圖6-2 蛛網關聯圖（修正後）	58
圖6-3 品牌關聯蛛網圖（修正前）	60
圖6-4 品牌關聯蛛網圖（修正後）	61
圖6-5 品牌關聯效益評估圖	61
圖6-6 產品關聯蛛網圖（修正前）	64
圖6-7 產品關聯蛛網圖（修正後）	64
圖6-8 產品關聯效益評估圖	65
圖6-9 品牌與產品組合關聯蛛網圖（修正前）	68
圖6-10 品牌與產品組合關聯蛛網圖（修正後）	68
圖6-11 跨業種品牌與產品組合效益評估圖	69
圖7-1 品牌行銷地圖	76
圖7-2 產品行銷地圖	77

參考文獻
一、中文資料
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