1

一、緒 論 1.1 研究背景

隨著網路人口的不斷攀升，網路市場潛藏巨大商機，網路購物是消

費者與企業組織之間最直接的接觸，網際網路的出現已使商業競爭從「實體

市場」移轉至「網路空間市場」，據研究報告指出，現在的年輕消費者大多

數已學會並習慣在網路上尋找想要購買的產品，而未來電子商務的主導權也

會慢慢轉移到消費者手中。由此可見網際網路將會是未來使用者欲尋找產品

或服務資訊時最依賴的管道。

近年來隨著社會的進步，國人經濟能力的提升，以往被視為奢侈品的化

妝品及保養品，已普遍被社會大眾接受。隨著女性就業的人數愈來愈多，女

性的消費能力提升讓化妝保養品市場成為重要的一環。

再者，傳統上常透過行銷研究，來取得各種消費者資訊，例如：問卷調

查，利用資料庫取得消費者行為方面的資訊，記錄每位顧客每次採購的時間

與商品項目，來了解顧客的消費習慣。利用多個購物籃，能觀察出有哪些商

品會一起被購買，以及被購買的次序關係。這對我們賣方在修正促銷計畫、

決定特價商品、及對銷費者推薦商品…都能發揮很大的指引作用。以達到使

顧客更忠誠、貢獻更多利潤的目標。

綜合以上，在這激烈又逐漸年輕化的市場中，保養品公司可採網路這條

新通路來使得保養品市場業績持續成長也可拓展其市場佔有率。

2

1.2 研究動機

綜合上面文獻探討的結論可知，是一種結合傳統交易和科技新型

所產生的交易模式，以下為我們想改善傳統行銷及一般藥妝品購物網

站的優點：

一、 產品繁多：

購物網站中的大量產品卻使得消費者不知該如何去選擇適合自己

的產品，對於網路上的人氣商品又怎麼知道是否適合本身，其查詢

的方式是否具完整性，適合消費者的需要。

二、 只單純提供產品資訊：

現今很多保養品購物網站只提供產品及產品的相關資訊，讓消費

者無法再進一步更了解產品，至使收到貨品時才發現根本不適合

自己的膚質。

三、 資料挖掘應用：

在網路上購物，為使交易能夠順利進行，多採會員制經營而留下

消費者的資料，自然也會留下大量交易記錄，可是許多購物網站

雖然擁有豐富的會員資料與詳細的交易記錄，卻無法從龐大的資

料庫中將資料挖掘出來，善用建立和消費者長久關係的維持。例

如：本網站提供的商品推薦功能，即是引用此應用而發展出來的。

3

1.3 研究目的

國內目前的線上購物網站，功能並不是很完全，所以我們提供了產品推

薦、清楚的分類、留言版…等，讓我們的購物網站的功能更加完善也希望更

人性化，以方便使用者為第一目標。

一、 提供專屬個人的之產品推薦：

由於目前本專題的藥妝網站尚未建構完成，故還未有真正的顧客

交易，資料，因此本專題以問卷的方式，模擬本網站的顧客交易

資料，以進一步進行關聯規則之資料挖掘。本研究利用關聯規則

分析顧客的交易資料，推薦消費者潛在需要的產品，例如從交易

資料中，發現購買 A 產品，也會連同購買 B 產品，會員登入時，

可以直接從交易資料庫中，曾經買過 A 產品但尚未買到 B 產品的

消費群，直對他們促銷 B 產品，這樣可以有效提高消費者的回應

率。

二、 完善的介面：

我們提供了完善的介面，清楚的分類方式，讓消費者能夠一目了

然、容易使用並搜尋到想要的產品，讓消費者更能快速的搜尋到。

三、 提供完整的藥妝資訊：

很多網站只單純提供產品資訊，讓消費者無法更具體的進一步了

解產品，所以我們提供了讓消費者可以自行輸入自己的膚質況

狀，以產生適合自己的膚質的所有產品，消費者再從中挑選自己

喜愛的產品。

4

四、 討論區：

我們設有美容討論區，讓消費者隨意瀏覽，使消費者彼此能夠提

供自己的愛好及分享經驗，也同時可以吸取別人意見再做購物的

打算，方便所有的消費者，並使功能更人性化。

5

二、系統實作

圖 1 系統架構圖

本系統分為二個系統

(1).購物網站子系統：客戶還末確定購買前，可以中途增加數量、修改或刪除，購

買後，系統會針對顧戶量身推薦商品，也提供膚質、BMI 值、黃金比例測驗。

(2)資料管理子系統：管理者可以進行客戶資料、訂單和產品的維護。

女性藥妝品購物網站系統

購物網站子系統

資料管理子系統

討論區

量身推薦

產品維護

客戶資料維護

訂單維護

新增

修改

刪除

新增

修改

刪除

新增

修改

刪除

膚質測驗

黃金比例測驗

BMI值測驗

新增

修改

刪除

輸出測驗結果

輸出測驗結果推薦商品

輸出測驗結果

推薦商品 推薦商品

購物功能

修改

刪除

新增

量身推薦

登入帳號

推薦商品

6

圖 2 系統流程圖 首先購買我們網站的商品需要加入會員，若不想購買只想瀏灠網頁的話，就

不用加入會員。若你已是會員的話就登入你的帳號密碼，接著會確認你輸入的帳

號密碼是否正確，是的話就點選你想買的商品，否的話就請你重登你的帳號密碼，

然後確認你是否要購買這些商品，是的話就會問你是使用 ATM 轉帳或者是使用宅配的方式，接著點選你的付款方式後，就會跟你確認資料，購買就完成了。若你

不是會員但想買東西，得先註冊，註冊時會檢查你的帳號是否重覆，是的話就更

改帳號或取消註冊，沒有重覆就輸入你的個人資料，輸入完，系統會確認你輸入

的資料是否正確，是的話就建檔，然後正式成為會員後，就可到商品專區瀏覽，

可點選你想買的商品，不想買就跳到商品專區瀏覽。

7

圖 3.1 系統（使用者註冊）流程圖

使用者註冊的時候，先檢查帳號是否有重覆，若有重覆的話就更改帳號或是取

消註冊。

如果帳號沒重覆就輸入個人資料，然後確認輸入資料是否完整、正確，是的

話系統就建檔，否的話就再回到輸入個人資料那裡修改。

圖 3.2 系統（使用者登入）流程圖

登入的時候，檢查是否為我們網站的會員，是的話就登入成功，有錯誤的話就重

新登入或者進行註冊。

登入 檢查是否

為會員

no 重新登入

或進行註

冊

yes

登入成功

註冊 檢查 ID 是否重覆

yes 更改 ID 或取消註冊

no

no

輸入個人

資料 確認輸入資

料是否完整 yes

系統建

檔

8

圖 4 資料庫關聯圖

本系統使用 MYSQL 來做管理，而我們的資料庫的內容中包含了：

costomer (顧客資料).item(訂單).product(產品).put(推薦產品).admin(管理者資料)

透過 costomer 的 UserID 以一對多的方式系統馬上連到 item 的 UserID，而 item

的 prod_num 資料也會連到 product 的 prod_num，管理者就可得到最新的訂單。

本系統 put(推薦產品)資料表是經過 200 份問卷調查表，以關聯式分析法，而統計

出的關聯規則資料表，而管理者可直接在 adim(管理者資料)中修改 ID 及 PassWord。

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圖 5 前後端系統架構圖

本系統是使用 My SQL，將 SQL 指令利用 ODBC 做連結，傳送到後端，後端再與

前端連結。

系統所使用到的工具軟體：

資料庫：MySQL

撰寫程式工具：JSP

系統介面圖：HTML.Dreamweaver MX2004

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圖 6 甘特圖

11

表 2.1 人力分配表

賴尹莉 張佩華 何蟬宇 何孟津 張詠惠

題目構想 ˇ ˇ ˇ ˇ ˇ

搜集相關資料 ˇ ˇ ˇ

文件編撰與排版 ˇ ˇ ˇ ˇ ˇ

美工編排 ˇ ˇ ˇ ˇ ˇ

資料庫建製 ˇ ˇ

網頁設計 ˇ ˇ ˇ

撰寫程式設計 ˇ ˇ

書面製作 ˇ ˇ ˇ ˇ ˇ

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2.1 軟硬體需求

硬體

處理器: IntelR PentiumR 4

晶片組:Intel 865G+ ICH5

系統記憶體 : DDR400 RAM

儲存空間 4 個 5.25" 外露式擴充槽：可接 CD-ROM 、 DVD-ROM 、

CD-RW

1 個 3.5" 外露式擴充槽：可接軟式磁碟機

4 個 3.5" 內接式碟機槽：支援 ATA100/Serial ATA 各款硬碟

網路介面 Broadcom 5705 10/100/1000Mbps Lan

圖形能力 :內建 Intel DVMT 2.0 顯示功能，最大可達 64 MB 共享記憶體

鍵盤

滑鼠

HUB

UPS

軟體

Windows XP

Dreamweaver MX

Microsoft Office 2003

MYSQL

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三、資料探勘

隨著資訊科技的進步以及電子化時代的來臨，現今企業所面對的是一個與以

往截然不同的競爭環境。在資訊科技的推波助瀾下，不僅企業競爭的強度與速度

倍數於以往，激增的市場交易也使得各企業所需儲存與處理的資料量越來越龐

大。在這種情況下，企業的焦點已從以往的資料整理與蒐集，轉變成如何有效的

利用資料庫來進行資訊的獲取。換言之，企業如何因應外界的競爭，能快速且有

效的從資料庫中取得有用的資訊，並反應市場或消費者的需求，成為各企業重視

的焦點。

資料探勘所要處理的問題，就是在龐大的資料庫中尋找出有價值的隱藏事

件，並且加以分析。而其主要的貢獻在於，它能從資料庫中獲取有意義的資訊以

及對資料歸納出有結構的模式，以作為企業在進行決策時之參考依據。此外，資

料探勘所著重的是資料庫的再分析，包括模式的建構或是資料樣式的決定，其主

要目的是用以發現資料庫擁有者先前關心卻未曾知悉的有價值資訊。事實上，資

料探勘並不只是一種技術或是一套軟體，而是一種結合數種專業技術的應用。

Data Mining 是指找尋隱藏在資料中的訊息，如趨勢、特徵及相關性的過程，

也就是從資料中發掘資訊或知識，目前已被許多研究人員視為結合資料庫系統與

機器學習技術的重要領域，許多產業界人士也認為此領域是一項增加各企業潛能

的重要指標。此領域蓬勃發展的原因：現代的企業體經常蒐集了大量資料，包括

市場、客戶、供應商、競爭對手以及未來趨勢等重要資訊，但是資訊超載與無結

構化，使得企業決策單位無法有效利用現存的資訊，甚至使決策行為產生混亂與

誤用。如果能透過資料探勘技術，從巨量的資料庫中，取出不同的資訊與知識出

來，作為決策支援之用，必能產生企業的競爭優勢。

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3.1 關聯式規則分析

隨著現代企業持續收集與儲存大量的交易和顧客資料，很多企業都對挖掘資

料庫中的關聯規則感到興趣，因為這對企業的決策過程有所幫助。所謂的關聯規

則分析，是指從資料庫儲存的大量資料中，找尋物件彼此間有趣的關係或相關性。

關聯式規則最典型的例子是購物分析，隨著許多大型超市、購物中心發行會

員卡，記錄了每位顧客每次採購的商品項目，藉此觀察一個消費者的購物籃，來

瞭解此位顧客的消費習慣;若觀察多個購物籃，則能告訴商家整體的消費行為。它

讓企業有機會瞭解顧客是誰(who)、買了什麼(what)、為什麼這樣買(why)，同時也

讓企業知道哪些商品會一起被購買，以及商品被購買的次數關係。

這對企業在修正其促銷計畫、設計賣場佈置、決定何種特價商品、和何時贈

送折價券等決策，都能發揮很好的指引作用。此外，購物分析也可應用在監督式

資料挖掘上，如運用虛擬標籤標示交易來自何處，來分析新、舊分站為何有不同

的關聯規則。

關聯規則的表現形式是一個個「if…then」的情況，如顧客買了乳液和化妝水

時，也會購買卸妝油，其表現方式如下：乳液&化妝水→卸妝。至於如何得到有意

義的關聯規則，近年來有許多演算法相繼被學者提出來。這些演算法都有相同的

運算特性，其中最主要的就是觀察交易佔有率、信心水準，來尋找並判斷有用的

關聯規則。

交易佔有率：

以交易商品 A 和 B 為例，關聯規則 A→B 之交易佔有率，代表商品 A 與 B 同

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時發生(被購買)的機率。這個數值越高，關聯規則才有代表性，執行時才能帶來更

多的收益，這條規則也才值得重視，估計交易佔有率的公式為:

P(A∩B)=同時包含 A 商品和 B 商品的交易數/總交易數

由上面的公式發現，交易佔有率是反身性的，即 A→B 之交易佔有率和 B→A 之交

易佔有率是相同的。

信心水準：

至於 A→B 的信心水準，則是利用了條件機率的概念，代表消費者買了 A 商

品時，也會買 B 商品的機率。這個數值越高，規則的可靠度也就越高，但須注意

的是，若未將時間考慮在內，則條件句和結論句就不必然有先後次關係。估計信

心水準的公式為:

P(B∣A)=同時包含 A 商品和 B 商品的交易數/包含 A 商品的交易數

然而就算規則的交易佔有率和信心水準都高，不代表這條規則就有實用價

值。因為這二個指標並不必然隱含二商品有絕對正的相關性。Support-Confidence

架構只能降低規則的不確定性，但無法確定物項間的獨立關係或交互作用。因此

還需要相關分析的概念，來衡量二商品的相關程度，只有支持度大於 1 時，二商

品才是正相關，這條規則才有實用價值。

衡量商品 A、B 的公式為:

歸納執行關聯規則分析的流程如下：

(一) 藉由「併生表」計算交易佔有率。

(二) 計算規則的信心水準。

(三) 選取支持度大於 1 者為最後的規則。

註：1 洗顏系列、2 卸妝系列、3 化妝水、4 乳液、5 去角質、6 防晒隔離、

7 特殊保養、8 塑身

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經過修剪產生

大項目集合 L2

經過修剪

產生大項

目集合 L3

關聯式規則演進

讀取資料庫 D， 經過修剪

產 生 單 一 項 目 產生大項

候 選 集 合 C1 目集合 L1

由 L1 排列組合

後，產生候選集

合 C2

由 L2 排列組

合後，產生

候選集合 C3

交易編號 產品

1

2

3

4

134

235

1235

25

項目集合 支持度

1

2

3

4

5

2

3

3

1

3

項目集合 支持度

12

13

15

23

25

35

1

2

1

2

3

2

項目集合 支持度

1

2

3

5

2

3

3

3

項目集合 支持度

13

23

25

35

2

2

3

2 項目集合 支持度

235 2

項目集合 支持度

235 2

交易記錄檔 D

從原始的交易記錄檔 D 中，找出

每樣產品被購買的次數。

C1

L1 C2

得知產品 1 被購買兩次、 產品 2 被購買三次 (以此類推)

從 C1 中再找出被購買次數大於兩次的。

從原始交易記錄檔 D 中找出，兩樣產品一起買的次數，例如：買產品 1 也買產品 2 的被購買次數(支持度)是 1、買產品 2 也買產品 3的支持度則是 3 (以此類推)。

L2

C3

從 C2 中再找出被購買次數大於兩次的。從原始交易記錄檔 D 中找出，三樣產品一起買的次數，例如：買產品 2、買產品 3 也買產品 5 的被購買次數(支持度)是 2。

從 C3 中再找出被購買次數大於兩次的。

L3

表 3.1

17

表 3.2

表 3.2.1

引用關聯式規則所做的推薦功能：

步驟一：利用「交易資料檔」分析各產品購買的相關性

編號 １商品 ２商品 ３商品

1 F8、M2 N1 O7、Q3

2 F3、D4 F3、D4 D3

3 C3、C4、M2 D1、M6 C3、C4

4 P3、P8

5 R2、S7

步驟二：統計單樣、兩樣及三樣產品同時被購買的次數

以同時購買兩樣為例

兩樣產品被購買 支持度 兩樣產品被購買 支持度

{1、2} 5 {3、4} 96

{1、3} 6 {3、5} 12

{1、4} 9 {3、6} 5

{1、5} 8 {4、5} 7

{1、6} 32 {4、6} 2

{2、3} 14 {5、6} 3

{2、4} 23

{2、5} 15

{2、6} 9

取支持度大於 10 來做分析

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表 3.2.2

表 3.3

兩樣產品同時被購買 支持度 交易佔有率 信心水準

{2、5} 15 8.97% 2.59%

{3、5} 12 31.03% 2.07%

{3、4} 96 45.86% 16.55%

{2、3} 14 31.21% 2.41%

{2、4} 23 36.90% 3.97%

{1、6} 52 15.52% 8.97%

單樣產品被購買的總次數為 580

Ex: {2、5}的交易佔有率：(35+32-15)/580=8.97%

Ex: {2、5}的信心水準：15/580=2.59%

步驟三：將上列分類好的產品代碼轉換成我們網站產品編號的第 4 碼

產品編號

分類→Ａ(臉部)、Ｂ(眼部)、Ｃ(身體)

通路→1 百貨專櫃、2 醫學品牌、3 開架’ 4 其他

品牌→1 資生堂、2 碧兒泉、3 高絲、4 佳麗寶、5 理膚寶水、6 薇姿、7DHC、8 雅芳、9 植村秀、

10 蘭蒄、11 克蘭詩

商品→1 洗顏系列、2 卸妝系列、3 化妝水、4 乳液、5 去角質、6 防晒隔離、7 特殊保養’ 8 塑身

膚質→1 油性、2 中性、3 乾性、4 敏感性

流水號→1.2.3.4…….

例如：高絲淨白洗面乳 →A13121

高絲頂級保濕洗面凝膠→ A13122

19

表 3.4

步驟四：建立資料庫推薦表

資料庫推薦表

步驟五：撰寫程式來讀取：

例如買了＂商品代碼 1＂的話，程式會根據購買「洗顏系列」的產品來推薦＂商品

代碼 6＂的「防晒隔離」產品。

商品代碼 相對對應推薦代碼

1 6

2 5

3 45

4 23

5 23

6 1

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四、結 論

近年來隨著社會的進步，國人經濟能力的提升，以往被視為奢侈品的化妝品

及保養品，已普遍被社會大眾接受。隨著女性就業的人數愈來愈多，女性的消費

能力提升讓化妝保養品市場成為重要的一環。

一、提供專屬個人的之產品推薦

網路上購物多採會員制經營而留下消費者的資料，留下大量交易記錄卻

無法從龐大的資料庫中將資料挖掘出來，善用建立和消費者長久關係的

維持。本系統以 200 份問卷分析統計的方式，模擬本網站的顧客交易資

料，進一步進行關聯規則之資料挖掘。利用關聯規則分析顧客的交易資

料，推薦消費者潛在需要的產品，例如從交易資料中，發現購買 A 產品，

也會連同購買 B 產品，會員登入時，可以直接從交易資料庫中，曾經買

過 A 產品但尚未買到 B 產品的消費群，直對他們促銷 B 產品，這樣可以

有效提高消費者的回應率。

二、提供完善的介面及完整的藥妝資訊

一般購物網站只提供大量產品及產品的相關資訊，讓消費者無法再進一

步更了解產品，使得消費者不知該如何去選擇適合自己的產品，對於網

路上的人氣商品不知道是否適合本身，適合消費者的需要。我們提供了

完善的介面，清楚的分類方式，讓消費者能夠一目了然，且容易使用並

搜尋到想要的產品，消費者也可以自行輸入自己的膚質狀況，以產生適

合自己的膚質的所有產品，消費者再從中挑選自己喜愛的產品。

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三、討論區

設有美容討論區，讓消費者隨意瀏覽，使消費者彼此能夠提供自己

的愛好及分享經驗，也同時可以吸取別人意見再做購物的打算，方便所

有的消費者，並使功能更人性化

本系統未來的展望是希望讓消費者在瀏覽網站時提供更便捷的搜尋方式，除

了依照產品性質去搜尋商品之外，也能依照自已的膚質或是輸入品牌或商品名稱

來作搜尋，讓消費者能夠快速的找到自已想要的商品，而不用瀏覽到不必要的頁

面。除了更細部的搜尋方式外，當消費者在搜尋商品時除了搜尋本網站內的商品

之外，也提供消費者擴大搜尋範圍至其他的相關網站，讓消費者能夠有更多的選

擇機會。

22

伍 、 使 用 者 說 明 書

23

圖 7

購物網站首頁

近年來，愛美的女性日漸趨增，女性更懂得保養自已，藥妝產品更是風靡全世界

愛美的女性，所以我們提供了，不出門也能在家輕鬆購物的功能。

首頁左側的導覽列：可供會員登入、註冊、商品查詢、推薦商品以及討論區。

主頁：BMI 值測試、膚質測驗、黃金比例、美麗絕招。

24

圖 8

會員註冊

如果要購買商品，必須成為本站會員，全部填好，按”確定”即可送出。

25

圖 9

登入成功，商品-洗面乳查詢

登入成功後，左上方系上會顯示使用者的姓名，提供多種美容保養、美體塑身．．

等等的優質商品，供使用者觀看

26

圖 10

變更密碼

如果需要更改密碼，可以登入本站後，在進行修改

27

圖 11

登入成功，瀏覽產品詳細說明

登入成功後，除了能瀏覽產品資料，還具有購物車的功能，此時可以按下”確定”

選擇購買，或是繼續看其他商品。

28

圖 12

未登入，觀看產品(化妝水)

未登入時，同樣能瀏覽產品資料，並提醒顧客必須登入會員才能購物

29

圖 13

觀看購物車

如果已選取物品，可在這裡設定，並可以做數量的修改、刪除，或是到其它頁繼

續購買

30

圖 14

觀看此次購買記錄

結帳後，提供本次詳細的購買資料，以及顧客購買總數

31

圖 15

推薦產品

下次登入後，提供顧客上一筆購買的記錄，並推薦資料探勘出相關性的產品

32

圖 16

查看買者所有的購買記錄

提供曾經購買過的產品記錄

33

圖 17

留言版

提供網友互相討論交流產品的優缺點

34

圖 18

登出畫面

到這個畫面，表示顧客已成功登出

35

圖 19

BMI 值

透過顧客的身高體重測試出，是否符合 BMI 標準值，並提供相關的塑身產品

36

圖 20

膚質測驗

顧客可以依照自已的膚質進行點選

37

圖 21

熟齡膚質自我檢測

使顧客了解自已的膚質

38

圖 22

熟齡膚質保養建議

並建議顧客膚質保養

39

圖 23

黃金比例方程式

圖 二 黃金比例圖

顧客可以依身高(長邊)/肚臍到腳(短邊)，測試出黃金比例值，參考黃金比例圖，了

解哪一部位需要改善

40

圖 24

管理者登入

管理者登入頁面

41

圖 25

會員資料

管理者可以審核會員資料

42

圖 26

會員購買記錄

管理者觀看會員購買資料，進行配送並可刪除購買記錄

43

陸 、 附

錄

44

6.1 藥妝產品偏好購買問卷調查

您好，此問卷是想了解您對藥妝產品的購物偏好，非常希望您能協助填寫的此份問卷，以提供我們做分析研究之用，我們將對您的身份及填寫資料完全保密，十分感謝您的配合。 性 別：□男 □女 婚 姻：□未婚 □已婚

年 齡：□15-20 □20-30 □30-40 □40-50 □50 以上 居 住：□北部 □中部 □南部 □東部

教育程度：□國小 □國中 □高中（職） □大學 □研究所以上 職 業：□學生 □軍公教 □家庭主婦 □服務業 □工 □商 □其他_____ 所 得：□10000 以下 □20000-40000 □40000-60000 □60000-80000 □80000 以上 膚質狀態：□乾性 □中性 □油性 □混合 □不清楚

是否過敏：□會 □不會 □不清楚

以下問題請針對您近三次購買藥妝品的事件來回答： 1.請問你最近一次約在多久時間前購買的? □一周 □半個月 □一個月 □兩個月 □三個月 □四個月 □五個月 □六個月 □一年 □其他：______月前

Ι.購買地點：□百貨公司 □皮膚科診所 □加盟店專櫃 □網站 □直銷 □其他_____

Π.請問你購買的產品有哪些？（可複選） (a)品牌：A.碧兒泉 B.倩碧 C.佳麗寶 D.KOSE E.蘭蒄 F.資生堂 G 雅漾

H.艾芙美 I.理膚寶水 J.娜芙 K.優麗雅 L.薇姿 M.其他_____ N.其他_____

(b)產品：1.卸妝乳 2.去角質 3.化妝水 4.乳液 5.塑身產品

6.保濕霜 7.眼部保養 8.其他______ 9.其他______

※填答範例：

1.假設你買碧兒泉的卸妝油，請填上“A1＂

2.假設你買旁氏的乳液，請在 a 題的＂M.其他_____＂填上「旁氏」，商品欄填＂M4＂

3.假設你買資生堂的面膜，請在 b 題的＂ 8.其他______＂填上「面膜」，商品欄填＂F8＂

購買的商品有：________、________、________、________、________＿＿

2.請問你最近二次約在多久時間前購買的? □一周 □半個月 □一個月 □兩個月 □三個月 □四個月 □五個月 □六個月 □一年 □其他：______月前

Ι.購買地點：□百貨公司 □皮膚科診所 □加盟店專櫃 □網站 □直銷 □其他_____

Π.請問你購買的產品有哪些？（可複選） (a)品牌：A.碧兒泉 B.倩碧 C.佳麗寶 D.KOSE E.蘭蒄 F.資生堂 G 雅漾

H.艾芙美 I.理膚寶水 J.娜芙 K.優麗雅 L.薇姿 M.其他_____ N.其他_____

(b)產品：1.卸妝乳 2.去角質 3.化妝水 4.乳液 5.塑身產品

6.保濕霜 7.眼部保養 8.其他______ 9.其他______

購買的商品有：________、________、________、________、________＿＿

3.請問你最近三次約在多久時間前購買的? □一周 □半個月 □一個月 □兩個月 □三個月 □四個月 □五個月 □六個月 □一年 □其他：______月前

Ι.購買地點：□百貨公司 □皮膚科診所 □加盟店專櫃 □網站 □直銷 □其他_____

Π.請問你購買的產品有哪些？（可複選） (a)品牌：A.碧兒泉 B.倩碧 C.佳麗寶 D.KOSE E.蘭蒄 F.資生堂 G 雅漾

H.艾芙美 I.理膚寶水 J.娜芙 K.優麗雅 L.薇姿 M.其他_____ N.其他_____

(b)產品：1.卸妝乳 2.去角質 3.化妝水 4.乳液 5.塑身產品

6.保濕霜 7.眼部保養 8.其他______ 9.其他______

購買的商品有：________、________、________、________、________＿＿

4.您對哪種藥妝產品最感興趣?(複選)

□基礎保養品 □彩妝 □塑身產品 □保健食品 □其他＿＿＿＿

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6.2 參考文獻

1.張耀云，『專櫃保養品架設購物網站之關鍵成功因素』，國立台北大學，碩士論文。

2.李振妮，『網路消費者購買決策行為之研究』，國立中山大學，碩士論文。

3.許哲瑋，『資料挖掘與統計方法應用於資料庫行銷之實證研究—以美妝保養品業

為例 』，國立台北大學，91 年碩士論文。

4.許招燕、黃育新、羅佳雯，『UML 分析與實作-校園電子商圈』，

崑山科技大學，二技專題

5.http://www.stat.fju.edu.tw/Teachonline/%E8%AC%9D%E9%82%A6%E6%98%8C/

NEW/dm/datamining.htm# 線上教學-資料探勘

6. 楊育鳴、王聖茹、葉俊文、陳晉賢、林智隍、黃昌然、陳建宏，『線上拍賣系統』，

崑山科技大學，92 年五專專題