第1章绪论
1.1研究背景
1.2研究目的及意义
1.3国内外研究现状
1.4研究内容
1.5研究方法
1.6研究重点、难点及创新点
第2章男西装重要部位的测量与服装号型
2.1男西装重要部位的测量
2.2服装号型理论
第3章统计的分类及SPSS统计软件基本理论
3.1数理统计内容的分类
3.2统计数据分析内容的分类
3.3SPSS统计软件基本概述
3.4本章小结
第4章服装数据库变量之间的相关性分析
4.1两数据变量之间相关基本知识理论
4.2偏相关分析基本知识理论
4.2.1偏相关分析的概念
4.2.2偏相关系数的计算
4.2.3衣长与胸围、腰围、臀围、肩宽、袖长的偏相关分析
4.2.4胸围与腰围、臀围、肩宽的偏相关分析
4.3本章小结
第5章服装数据库因子分析
5.1因子分析的基础理论
5.1.1因子分析的基础理论
5.1.2研究数据对象
5.1.3构造“综合指标”
5.1.4数据对象
5.1.5分析方法、相关性和显着性数值界定
5.2XP服装企业数据因子分析
5.2.1相关性分析
5.2.2因子分析
5.3小结
第6章交叉列联表分析
6.1交叉列联表基本理论
6.1.1有关交叉列联表的定义
6.1.2交叉列联表在数据库数据变量分析中包括主要两个基本任务
6.1.3交叉列联表独立性检验基本思路
6.2列联表分析的过程
6.2.1SPSS软件中列联表的操作步骤
6.2.2列联表中操作的对象
6.2.3对数据变量分组
6.3本章小结
第7章结论与展望
7.1结论
7.2不足与展望
本文结论
通过一年半多的时间对论文课题研究，本文基本上完成了预先制定的计划，各项研究内容都建立在实验及数据的基础上，花费了大量时间及精力进行分析、归纳及总结，得出了合理的实验数据，将数理统计SPPSS运用到到服装数据库变量之间分析当中。论文有着可喜的成绩，当然也存在着不足之处。从取得的成绩来看，论文达到了以下预期目标：做出散点图，得知数据变量是线性的，不是曲线的状态，因而可以接下来的数据分析；做出衣长与胸围、腰围、臀围、肩宽、袖长的相关分析和胸围与腰围、臀围、肩宽、袖长的相关分析，结合散点图和偏相关的知识，得知变量之间的偏相关系数才是变量真正的相关系数，因为多维变量分析双因素相关会被其他变量影响，所以偏相关在多维变量分析中相关系数才可靠；找出了起重要作用的因子，围度在服装推版贡献率最大；做出变量之间的列联表分布，得知变量的分布情况。本文研究的出发点与落脚点：服装企业可以通过服装数据库中最主要的数据变量，可以找出对应每个码的相应的各个部位合理尺寸，科学定尺寸制版推版排料；服装企业通过数据分析可以清楚直观的了解销售量最集中的一些尺码，从而在安排新一季的生产时能够科学合理的制定大货系数表，这样能确保服装企业生产的服装覆盖的人群更广泛，满足更多消费者的需求，从而使服装企业生产的服装能够在最短时间内销售出去，减少仓储压力尽快回笼资金，是企业在市场竞争中更加灵活机动；通过服装数据库数据挖掘分析找出合理的服装尺寸和生产尺码，可以有效的利用资源，这样可以减少人力物力的浪费，避免不必要的资源浪费和环境污染，从而达到绿色服装的目的。
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