1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

1、 选题目的和意义： 近几年来,随着经济的发展,大学生消费在社会消费中占有的比率越来越高,未来我国大学生消费对社会整体消费的影响也会逐渐增加。

2017年1月，中国高校传媒联盟联合蚂蚁金服旗下支付宝，就全国1000多万在校大学生的消费数据进行了专门的梳理，数据显示大学生仅在支付宝上的人均支付 额，这其中包含转账，网购消费，发红包，理财等，约为40839元，较2015年增长97%。

因此，研究大学生的消费对象，对其进行结构化分析就显得尤其重要；另一方面，大学生会成为未来社会的消费主体，而大学生因为社会经验的欠缺，消费观念的不成熟带了很多的社会问题，本文将对大学生的花费方向，花费比例进行分析，从数据方面分析大学生的消费方式并提出关于如何更好的优化消费结构的相关建议和未来预测，以求为社会、学校、家庭促进大学生正确、合理消费提供依据，更好地促进大学生身心发展。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

问题一：利用灰色关联分析结合聚类分析分析当下大学生的消费结构 研究途径： 灰色系统中许多成分之间的关系不是非常清楚，大学生消费结构中的成分关系密切程度我不能够十分确定，也就意味着不能知道主要影响成分，这种时候就要进行灰色关联分析，其目的是得到系统中每个成分间的主要关系、得到影响目标值的关键成分，熟悉事物的本质特性，通过把意图、观点和要求概念化、模型化，进而使所研究的灰色系统从各方面一步步有黑转为白，是不知道的成分一步步明亮化。

计算步骤如下： 首先确定参考序列： ,被比较序列： ,其次，由于各因素的物理意义不同，所以数据的量纲不一样，因此要进行无量纲化处理，即初始化: ，然后计算关联系数： ,其中： 是第k个点 和 的绝对误差； 是两级最小差，表明在个系列得到最小差的基础上得出全部序列中的最小差。

同理 ；最后计算关联度： 问题二：灰色预测模型对大学生消费结构的预测形式 研究途径：灰色预测法是一种队友丙炔成分的系统做预测的方式，是对既有已经知道的资料有又不完全知道的信息做预测，主要运用对最初的序列做生成处理一次探求系统变化规律，然后得到有较强规律性的数据，通过对数据列建立对应的微分方程来完成相应模型的建立，进而去预测以后的发展趋势。