商品购物篮分析
购物篮分析MarketBasketAnaly
案例二：在线购物的推荐系统
总结词
在线购物网站利用购物篮分析的结果， 为用户提供个性化的商品推荐，提高 转化率和用户满意度。
详细描述
某在线购物网站通过购物篮分析，发 现购买了A商品的顾客往往对B商品也 有兴趣。基于这一发现，该网站为购 买A商品的顾客推荐B商品，从而提高 了转化率。
案例三：信用卡交易的欺诈检测
支持度计数
频繁项集挖掘算法
常见的频繁项集挖掘算法有Apriori算 法和FP-Growth算法。这些算法通过 迭代和剪枝，高效地挖掘出频繁项集。
支持度计数是衡量项集在购物篮中出 现的频率的指标。通过设定最小支持 度阈值，可以筛选出频繁项集。
关联规则生成
关联规则
关联规则是指根据频繁项集 挖掘出的商品组合之间的关 联关系。例如，购买商品A的 顾客同时购买商品B的概率较
相似度等。
客户特征
根据客户数据提取客户特征， 如购买频率、购买偏好等。
时间特征
提取与时间相关的特征，如购 买时间、季节性等。
交易特征
提取与交易相关的特征，如交 易金额、交易数量等。
03
关联规则挖掘
频繁项集挖掘
频繁项集
在购物篮分析中，频繁项集是指频繁 地出现在多个购物篮中的商品组合。 通过挖掘频繁项集，可以发现商品之 间的关联关系。
个性化推荐系统
结合购物篮分析和人工智能技术，构建更精准的个性化推 荐系统，提高消费者购物体验和商家销售额。
感谢您的观看
THANKS
购物篮分析 marketbasketanaly
目录
• 引言 • 数据准备 • 关联规则挖掘 • 购物篮分析的应用 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
定义与目的
便利店购物篮分析
——杨伟
目 录：
一、购物篮的概念
二、购物篮外部分析
三、购物篮内部分析
一、购物篮的概念
什么是购物篮？ 单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮
购物篮能够反映出顾客的购 买规律和购买习惯，对于门 店商品结构确定和日常销售 管理有着重要的作用
购物篮分析
购物篮分析可分为内部分析和外部分析两大方向
1. 通过购物篮的分析能够反映出顾客的购买规 律和购买习惯，有助于老客户的维系，有助 于便利店了解自身的重点商品 2. 购物篮分析，是便利店认识自我的重要手段
谢谢大家！
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
4、互斥商品（竞争对手）
互斥商品要 不要放在一 起陈列
三、购物篮内部分析
商品关联性的零售意义
1. 交叉陈列：关联性强的商品陈列在一起
根据大超市经验，交叉陈列能增加几倍甚至几 十倍的销售
2. 捆绑促销：关联性商品捆绑促销
3. 通过关联性找到核心商品 与很多商品都存在关联度商品
方便面 火腿肠 饼1 1
顾客3
顾客4 顾客5 顾客6 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 3 1
1
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
1、性格孤僻的商品（光棍） 购买目的性很强 单独陈列 例如 润滑油
三、购物篮内部分析
300 250 200 150 100 50 0 0~2 2~4 4~6 6~8 8~10 10~12 12~14 14~16 16~18 18~20 20~22 22~0 购物篮数 购物篮金额
通过时间变化可以看到便利店的销售高峰和低谷期，可 据此合理安排人员和工作。高峰期之前补足商品陈列 面，高峰期全力销售
商品购物篮分析
商品购物篮分析购物篮分析也就是销售小票数据分析，我们运用SSAS、SPSS、EXCEL等软件，采用了多种数据挖掘和统计分析的方法，对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等许多方面进行了分析，得出了不少有意义的结论。
举例如下：1.牛奶和饼干搭配组合的比例2.某商品包装规格分析3.牛奶与饼干的相关性为了进一步研究变量之间是如何互相影响的，需要采用线性回归，决定系数2R=0.9406,得出回归方程为：0.756570.28947y x=+5.容量偏好分析6.某商品的市场份额分析7.某商品的价格偏好分析7.某商品的购物篮相关系数分析购物篮相关系数表24.32%20.42%18.96%15.06%11.20%10.44%6.45%5.60%5.48%5.23%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%乳酸牛奶 果汁饮料 袋装零食 纯牛奶 方便面 普通饼干 纯净水 可乐 火腿肠 供销果园8. 促销分析（销售额、增量来源、利润、饱和量、带动其他销售等方面）9.商品的销售预测0 100 200 300 400 500 600 700 1357911 13 15 17 19 21 23实际销量预测销量10.某商品占总消费金额的比利分析11.某商品的相关性分析（ICIME 2010国际会议论文）与XX 同时购买的产品的百分比洗涤用品,21.7307%洗发护发, 11.3784% 膨化食品, 18.8082%速冻点心, 15.1789% 蜜饯类, 14.8255% 休闲肉制品, 8.7408% 调味品, 26.5185% 糕点, 26.4873% 酒类, 10.9399% 文化用品, 7.5698% 干果, 5.3582% 饮料冲剂, 37.2626% 美容护肤, 9.9088% 面制品, 17.6020%牙膏牙刷, 23.7637% 饼干, 23.2542%糖果/巧克力, 27.2500% 饼干糖果/巧克力 牙膏牙刷 面制品 美容护肤 饮料冲剂 文化用品 干果 洗涤用品 洗发护发 膨化食品 速冻点心 蜜饯类 休闲肉制品 调味品 糕点 酒类12.长期销售趋势分析13.调味品口味分析500010000咸味辣味酸味鲜味香味复合8322347909229651197销售量销售量14.商品季节性分析50 100 150 200 250 300 350 400 450 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46销售数据 季节分离后的序列 线性 (佳洁士数据)15.某商品的价格弹性分析需求曲线为：p p q 10526.231579.28)(-=销售额表达式为：210526.231579.28)(p p p q p Q -=⋅=16.不同品牌商品的销售额分布规律研究（AMSRA 2010国际会议论文）。
《购物篮分析》课件
数据处理和数据清洗
• 数据预处理：去除重复数据、处理缺失值，转化数据格式等 • 数据清洗：过滤无关数据、纠正错误数据，处理异常值等 • 数据转换：将数据转化为适合购物篮分析算法的格式
购物篮分析算法
1 Apriori算法
通过生成候选项集和剪枝来发现频繁项集， 进而生成关联规则。
2 FPGrowth算法
购物篮分析PPT课件
购物篮分析是一种数据挖掘技术，通过分析顾客购物篮中的商品组合，了解 顾客购买行为并制定相应的营销策略。
什么是购物篮分析？
1 定义
购物篮分析是指对顾客购买行为进行挖掘和分析的一种技术，通过发现顾客购买商品之 间的关联关系，帮助企业做出更准确的决来发现商品之间的相关性，并 生成频繁项集。
购物篮分析的优势和劣势
优势
• 深入洞察消费者购买行为 • 提供个性化的市场营销策略 • 优化商品摆放和促销活动
劣势
• 需要大量的数据支持 • 数据处理和清洗的复杂性 • 结果的解释和落地实施的挑战
购物篮分析的核心概念
• 支持度：商品组合出现的频率 • 置信度：购买A商品后，同时购买B商品的概率 • 频繁项集：支持度大于预设阈值的商品组合 • 关联规则：具有一定置信度的商品之间的关系
3 目的
购物篮分析的目标是提供对消费者购买行为的深入洞察，为企业的市场营销策略提供决 策依据。
购物篮分析的应用场景
电商行业
通过购物篮分析识别潜在的交叉销售机会，提供个性化推荐，优化促销活动。
超市零售
优化货物摆放位置，提高商品陈列的吸引力，制定合适的促销策略。
餐饮业
通过购物篮分析了解顾客需求，调整菜单组合，提供个性化推荐。
通过构建FP树来挖掘频繁项集，减少了候选 项集的生成和扫描。
第2章 商品零售购物篮分析
大数据挖掘专家
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
4. apriori函数及其参数介绍
Apriori算法输出结果的形式一般包含lhs，rhs，support，confidence以及lift。lhs和rhs分别指操作符 “⇒”左边的项和右边的项。 提升度小于1说明前项和后项是负相关的，提升度等于1说明前项和后项没有任何关系，提升度大于1说明 前项和后项是正相关相关的。在本案例中，提升度大于1对模型才有价值，所以需要剔除提升度小于或等 于1的规则。
大数据，成就未来
商品零售购物篮分析
2019/3/19
目录
1
2 3 4
了解购物篮分析 分析商品销售状况 使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型 小结
大数据挖掘专家
2
分析商品零售企业现状
现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰 富而选择购买更多的商品。
6
案例目标
综合商品零售行业现状，该商品零售企业提供的数据，本案例需要完成以下分析目标。 分析商品热销情况和商品结构。 分析商品之间的关联性。 根据分析结果给出销售建议。
大数据挖掘专家
7
熟悉购物篮分析的步骤与流程
业务系统 数据抽取 分析与建模 结果反馈
选择性抽取
历 史 数 据
建 模 数 据
水果/蔬菜汁
咖啡 超高温杀菌的牛奶 其他饮料 一般饮料 速溶咖啡 茶 可可饮料
大数据挖掘专家
711
571 329 279 256 73 38 22
0.093627
0.075191 0.043324 0.03674 0.033711 0.009613 0.005004 0.002897
2024年购物篮市场分析报告
2024年购物篮市场分析报告1. 介绍购物篮分析是一种通过分析消费者在购物时所购买的商品组合来了解消费者行为和市场趋势的方法。
本报告旨在对购物篮市场进行分析，为商家提供决策支持和市场发展策略。
2. 数据来源本次分析所使用的数据来自于一家超市的购物篮交易记录。
数据包括交易时间、购买商品、商品数量等信息。
3. 分析结果3.1 常见商品组合通过分析购物篮数据，我们可以发现一些常见的商品组合，这些组合可以帮助商家优化商品陈列和促销策略。
以下是一些常见的商品组合示例： - 牛奶、面包、黄油 - 水果、蔬菜、肉类 - 可乐、薯片、巧克力商家可以将这些商品组合放置在一起，以便提高销售量。
3.2 促销策略根据购物篮数据，我们可以了解不同商品之间的搭配关系，进而制定针对性的促销策略。
以下是一些建议： - 如果顾客购买了牛奶，可以为其推荐面包或黄油，以增加销售额。
- 针对购买蔬菜的顾客，可以提供肉类或水果的优惠券，促使他们购买更多商品。
3.3 市场趋势通过对购物篮数据的分析，我们可以了解市场的趋势和消费者偏好。
以下是一些发现： - 周末购物篮的商品数量较平日要高，这可能是因为消费者在周末有更多的时间进行购物。
- 某些特定商品在特定日期有较高的销售量，如糖果在万圣节前夕的销售量会增加。
4. 总结购物篮分析是一种了解消费者行为和市场趋势的重要工具。
通过分析购物篮数据，我们可以发现商品组合、制定促销策略以及了解市场趋势。
商家可以根据这些分析结果来优化商品陈列、制定促销策略，并提高销售额。
随着数据科学的发展，购物篮分析将在市场研究领域发挥更大的作用。
购物篮分析
购物篮分析购物篮分析是一种经济学上的方法，用于了解消费者在购物过程中的偏好和行为。
通过分析购物篮内的商品组合，我们可以揭示出消费者的购买习惯和决策过程，从而为商家提供参考和决策依据。
本文将通过介绍购物篮分析的概念、方法和应用，探讨其在商业决策中的作用和意义。
一、购物篮分析的概念和方法购物篮分析是一种基于数据挖掘的分析技术，通过对消费者购物篮内商品组合的统计和关联分析，寻找不同商品之间的关联关系和规律。
其基本思想是假设消费者购买商品的行为是有一定规律可循的，通过挖掘这些规律，可以了解消费者的购买动机、偏好和需求，帮助企业做出更好的决策。
购物篮分析的方法主要包括频繁项集挖掘和关联规则挖掘。
频繁项集挖掘是指在购物篮数据中找出频繁出现的商品组合，通过计算其出现的频率和支持度来衡量其重要性。
关联规则挖掘则是通过计算不同商品之间的关联度，寻找出消费者购买商品之间的关联关系，并生成相关的规则。
在购物篮分析中，我们还需要定义一些基本的概念和指标来衡量不同商品之间的关联关系。
支持度是指某个商品组合在所有购物篮中出现的频率，用来衡量商品组合的普遍程度；置信度是指在购买了一种商品的情况下，同时购买另一种商品的概率，用来衡量两种商品之间的关联程度；提升度是指购买了一种商品后，同时购买另一种商品的概率相对于两种商品独立购买的概率的比值，用来衡量两种商品之间的依赖关系。
二、购物篮分析的应用领域购物篮分析广泛应用于零售业、快消品行业和电商平台等领域。
通过分析消费者购物篮内的商品组合，企业可以了解消费者的购买习惯和决策过程，从而精准推荐商品、优化营销策略，提高销售额和顾客满意度。
在零售业，购物篮分析可以帮助商家了解消费者的购买偏好和需求，优化商品陈列和促销策略。
例如，通过挖掘频繁项集，商家可以发现某些商品之间的关联关系，进而将它们放在相邻的货架上，提高销售量。
关联规则挖掘可以帮助商家发现购买某种商品的顾客还经常购买什么其他商品，从而进行精准的个性化推荐，提高销售成功率。
零售学9—购物篮分析
? 会员购物习惯 ? 会员购物周期 ? 会员流失概率
五、新购物篮分析技术
? 无线射频技术RFID
? 顾客动线 ? 购买时间 ? 结账快
第二节 购物篮分析内容
? 一、客单价分析
? 1、含义：顾客购买金额的大小 ? 2、购物篮的分级：购物篮质量
? 金：80元以上 ? 银：60-80元 ? 铜：40-60元 ? 锡：20-30元
三、购买周期
? 分析商品购买周期 ? 分析客户购买周期
客户稳定性：RF分析
? R是客户最近一次购物距现在的时间（ Recency，简称R值）
? F是购买频率或购买周期（Frequency， 简称F值）
? R/F小于1.00，属于正常情况，客户流失的 危险小；
? R/F大于1.00但小于1.50，客户有流失危险 ，但概率还不大；
2030元二以概率形式表现的相关性商品被同时购买的统计表换算成百分比商品关联性的零售意义与很多商品都存在关联度商品二以相关系数表示商品关联性三购物篮大小basketsize不同商品在购物篮中的数量举例四购物篮中的商品性格百态basketsize1单独陈列2互补商品形影不离要么一同进入购物篮要么一个都不进3随和的关联关系711中的饼干与啤酒4互斥商品当互斥商品同时出现2消费者行为出现游离5关联产品互斥当关联产品的相关系数为负时意味着什么
销售数量
购物篮数量
不变
上升
不变
下降
上升
不变
下降
不变
二、商品的人气度：PI（ Purchase Index）
? 1、PI值是千人购买率，也称为聚客指数
? PI值=
? 在单位时间内有某商品的购物篮数量/单位时间 内所有购物篮数量*1000
购物篮分析事物的概念
购物篮分析事物的概念购物篮分析是一种通过对顾客购买商品的数据进行统计和分析，来揭示顾客购买行为和商品关联性的方法。
购物篮分析的原理是基于关联规则挖掘的技术，通过发现商品之间的关联关系，可以帮助商家制定更有效的市场策略，提升销售额和顾客满意度。
购物篮分析的概念是基于购物篮的思想，将顾客购物行为与商品的交互关系进行综合分析。
购物篮可以视为一张清单，记录了每个顾客在一个购物事务中购买的商品。
购物篮分析通过分析大量的购物篮数据，可以发现不同商品之间的关联性，从而了解顾客的购买习惯和偏好。
例如，购物篮分析可以揭示出“购买尿不湿的顾客也经常购买奶瓶”的规则，这就表明了尿不湿和奶瓶之间的关联性，商家可以通过这个发现来制定相应的市场推广策略。
购物篮分析的基本原理是关联规则挖掘。
关联规则是衡量商品之间关联性的一种方法。
购物篮分析通过计算支持度和置信度来评估关联规则的重要程度。
支持度（support）指的是同时购买两个商品的顾客数量占总顾客数量的比例，置信度（confidence）指的是购买了一个商品之后，购买另一个商品的顾客数量占购买第一个商品的顾客数量的比例。
购物篮分析会计算所有可能的关联规则，并筛选出具有较高支持度和置信度的规则作为有效的关联。
购物篮分析的应用非常广泛。
首先，购物篮分析可以帮助商家优化商品陈列和促销策略。
商家可以根据购物篮分析的结果，将购买关联性较强的商品放在一起陈列，引导顾客进行多样化的购买，从而提升销售额。
其次，购物篮分析可以帮助商家进行精准化的市场推广。
商家可以通过购物篮分析的结果，向顾客推荐他们可能感兴趣的其他商品，提高顾客购买的满意度和忠诚度。
再次，购物篮分析还可以帮助商家进行库存管理。
通过了解顾客的购买组合，商家可以合理安排库存，避免过度或不足。
最后，购物篮分析也可以用于顾客细分和个性化营销。
通过购物篮分析可以识别出某些特定的购买组合，从而对顾客进行细分。
例如，通过购物篮分析可以发现有些顾客经常购买健身食品和运动装备，这些顾客可以被划分为运动人群，商家可以根据这个分类，进行专门的促销活动或个性化推送。
数据挖掘分析方法——购物篮分析
数据挖掘分析方法——购物篮分析
数据挖掘分析方法——购物篮分析购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，南京宝云OCP课程火热报名中！企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。
举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等等。
购物篮分析基本运作过程包含下列三点：
（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。
（2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。
（3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。
购物篮分析技术可以应用在下列问题上：
（1）针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。
（2）对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。
（3）保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。
（4）对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。
2024年超市购物篮市场需求分析
2024年超市购物篮市场需求分析1. 引言超市购物篮是超市的必备设施之一，用于顾客购物时携带商品。
随着超市行业的发展，超市购物篮市场需求也呈现出一定的变化。
本文将通过对超市购物篮市场需求的分析，探讨超市购物篮的市场前景和发展趋势。
2. 市场概况超市购物篮作为一种必需品，市场需求量和规模相对稳定。
随着城市化进程的加快，超市数量不断增加，进而推动了超市购物篮市场的发展。
此外，随着人们消费观念的不断提升，购物篮的样式、功能以及材质等方面的要求也不断提高，推动了超市购物篮市场的创新和发展。
3. 市场需求分析超市购物篮市场的需求主要由以下几个方面构成：3.1 容量需求超市购物篮的容量需求与超市的经营规模和顾客购物习惯密切相关。
大型超市需要更大容量的购物篮以应对高流量的顾客。
而一些小型超市则更适合提供轻便小巧的购物篮。
因此，超市购物篮市场需求中存在对容量多样化的需求。
3.2 轻便性需求购物篮的轻便性对顾客来说至关重要。
顾客在超市内需要频繁携带购物篮，如果购物篮过重，将给顾客带来不便。
因此，超市购物篮市场需求中存在对轻便、易携带的购物篮的需求。
3.3 耐用性需求购物篮的耐用性是顾客关注的重要因素之一。
耐用的购物篮可以节约超市的运营成本，同时也减少了顾客的购物成本。
由于购物篮在使用中会频繁受力，因此超市购物篮市场需求中存在对耐用材质的需求，如塑料购物篮和金属购物篮等。
3.4 设计需求购物篮的设计也是超市购物篮市场中的重要需求。
购物篮的外观设计和功能设计需要符合顾客的审美和使用习惯。
一些超市还会根据不同节日或活动进行特殊的购物篮设计，以吸引顾客并提升购物体验。
因此，超市购物篮市场需求中存在对创新设计的需求。
4. 市场发展趋势4.1 环保型购物篮随着人们环保意识的提升，市场对环保型购物篮的需求将逐渐增加。
环保型购物篮通常采用可降解材料或可循环利用材料制造，减少了对环境的影响，符合可持续发展的要求。
4.2 智能购物篮随着物联网技术的不断发展，智能购物篮也逐渐走入市场。
商品购物篮分析范文
商品购物篮分析范文商品购物篮分析是一种分析消费者购买行为和市场趋势的方法。
通过分析消费者在购物篮中选择的商品，可以了解他们的偏好和消费习惯，从而为企业制定市场策略提供依据。
以下是一份商品购物篮分析报告，内容包括市场概况、消费者偏好、市场趋势等方面。
一、市场概况目前，商品购物篮分析已成为零售行业中的重要工具之一、随着电子商务的快速发展，消费者在网上购买商品的数量不断增加，购物篮分析逐渐转向线上市场。
同时，在线上市场上的销售数据更容易获取和分析，为购物篮分析提供了更多的信息。
二、消费者偏好据购物篮分析显示，消费者购买商品时常常受到品牌、价格和口碑的影响。
很多消费者在购买食品时更青睐知名品牌，而在购买日常用品时更注重价格低廉。
此外，消费者对于商品的质量和口感要求也逐渐提高，他们更愿意选择质量好、口味好的商品。
三、市场趋势1.个性化定制：随着消费者对个性化商品的需求增加，个性化定制成为一种新的市场趋势。
购物篮分析显示，有很多消费者愿意花费更多的钱购买定制商品，因为这些商品能更好地满足他们的个性化需求。
2.绿色环保：越来越多的消费者开始关注商品的环保程度。
购物篮分析显示，绿色环保的商品在市场中的需求不断增加，而一些传统产品的销量则有所下降。
因此，企业应当加强对环保商品的开发和推广。
3.移动支付：移动支付已逐渐成为一种主流支付方式。
根据购物篮分析，越来越多的消费者在购买商品时选择使用手机支付，而传统的现金支付方式正在逐渐减少。
因此，企业应当积极跟进这一趋势，提供更便利的支付方式。
4.社交媒体影响力：社交媒体的影响力越来越大。
购物篮分析显示，很多消费者在购买商品前会在社交媒体上相关信息，包括商品的口碑、评价和价格对比等。
因此，企业应当加强社交媒体的营销和宣传，提高商品的曝光度。
四、分析结论购物篮分析结果表明，消费者偏好和市场趋势是不断变化的。
在这个快速变化的市场环境中，企业应当密切关注消费者的需求变化，及时调整产品和营销策略。
2024年超市购物篮市场分析现状
2024年超市购物篮市场分析现状引言超市购物篮是人们在超市购物时经常使用的必备工具。
购物篮的设计与功能对于提供便捷的购物体验和促进销售具有重要意义。
本文将对超市购物篮市场的现状进行分析，并探讨相关的市场趋势和发展方向。
市场概况超市购物篮市场是一个庞大而具有潜力的市场。
随着超市的快速发展和消费者购物习惯的变化，购物篮的需求不断增加。
目前，超市购物篮市场呈现以下几个主要特点：1.市场规模大：超市购物篮是超市常用的购物工具，市场规模庞大。
据统计，全球购物篮市场规模已达数十亿美元。
2.多样化需求：消费者对购物篮的需求日益多样化。
不仅需要具备基本的容纳功能，还需要有舒适的手柄设计、耐用的材质、轻便易携等特点。
3.创新设计：购物篮设计日益注重创新和个性化，以满足消费者对购物体验的追求。
一些超市购物篮还加入了智能设备，实现自动打包等功能。
市场竞争当前，超市购物篮市场竞争激烈，主要表现在以下几个方面：1.品牌竞争：各大品牌在购物篮市场展开激烈的竞争。
知名品牌通过持续的品牌推广和产品创新，获取更多的市场份额。
2.价格竞争：在超市购物篮市场，价格压力较大。
消费者普遍对购物篮的价格敏感，超市也常常通过促销、优惠等方式降低价格以吸引顾客。
3.功能竞争：购物篮的设计和功能对于消费者的购物体验至关重要。
各品牌通过创新设计和差异化功能，争夺消费者的青睐。
市场发展趋势随着消费者需求的变化和技术的进步，超市购物篮市场正朝着以下几个趋势发展：1.环保可持续：随着人们对环境保护意识的提高，购物篮市场将更加注重环保可持续性。
未来购物篮的设计将更加注重使用环保材料和可回收设计。
2.智能化应用：随着物联网技术的崛起，购物篮将逐渐智能化。
未来购物篮可能会有智能感应、自动计算价格等功能，提升购物体验。
3.个性化定制：消费者对个性化产品的追求日益增加。
购物篮市场未来将更加注重个性化定制，消费者可以根据自己的喜好和需求来设计购物篮。
4.互联网销售：随着电子商务的快速发展，购物篮的互联网销售也将逐渐增加。
大型超市“购物篮”分析
大型超市“购物篮”分析背景大型超市是一个现代化的零售业形态，大多数人都会选择在超市购买生活必需品和日用品。
在超市购物体验良好的同时，超市也通过购物数据分析来识别客户的购物行为模式和购物偏好。
对于超市的经营管理者来说，了解和分析购物篮数据是必不可少的。
目的本文旨在介绍超市购物篮分析的概述，并提供一些常见的购物篮分析技术。
购物篮分析是什么在超市购物过程中，大多数客户会选择将不同的物品放在一个购物篮中进行结账。
购物篮数据分析是针对客户购买行为进行统计分析和挖掘的过程。
通过购物篮分析，超市可以了解消费者的购物行为和购买偏好以及购买模式，进而调整产品、服务、价格和营销策略，以增加超市的销售收入。
常见的购物篮分析技术关联规则分析关联规则分析是一种基于关联性度量，来寻找交易数据库中频繁出现的项集的数据挖掘技术。
例如，如果许多顾客购买了酱油和面条，那么这两个商品的组合就是一个频繁项集。
通过识别这些频繁项集，超市可以了解到哪些商品的组合很常见，而哪些不常见，再据此来开展一些针对性的打折促销活动，以吸引更多的消费者。
基于聚类算法的购物篮分析聚类算法是一种机器学习技术，用于将数据分成不同的类别。
在购物篮数据中，可以根据商品的属性、市场销售策略、购买行为和顾客属性等因素来对购物篮数据进行聚类。
通过聚类分析得出的不同类别，超市便可以将其应用于商品陈列、新品推荐和促销策略等方面，提高超市的经营效益。
基于决策树的购物篮分析决策树是一种监督学习算法，通过迭代的方式对数据进行分类和预测。
在购物篮数据中，可以利用决策树算法对顾客所购买的商品进行分类和预测，从而获得更精准的顾客购买模式。
通过对顾客购买模式的分析，超市便可以制定更为精准的营销策略，提高商品的销售和超市的经营效益。
结论购物篮分析是超市促进销售和提高经营效益的重要手段。
通过分析顾客购买数据，超市可以更好地了解顾客的购买行为以及购买偏好，在此基础上实施更加精准的产品优化、服务提升和价格策略等措施，加强与顾客的互动，从而实现超市的可持续发展。
零售数据分析必备知识购物篮分析
零售数据分析必备知识购物篮分析零售数据分析必备知识--购物篮分析近年来，随着互联网技术的进步和数据时代的到来，零售行业逐渐开始重视数据分析的重要性。
在零售业务中，购物篮分析已经成为一项不可或缺的技术，它可以帮助零售商了解消费者的购买行为、优化产品陈列和促销策略，提升销售额和客户满意度。
然而，购物篮分析并非一件简单的事情，它需要掌握一些基本的概念和技巧。
首先，我们来了解一下购物篮分析的基本概念。
购物篮分析，顾名思义，是通过分析购物篮中各个商品的组合情况，寻找出消费者购买某些商品的规律和潜在关联。
购物篮分析的一个重要概念是“频繁项集”。
频繁项集是指在购物篮中经常同时出现的一组商品，比如经常有消费者同时购买啤酒和尿布。
通过发现频繁项集，零售商可以推断出消费者的购买喜好，从而为他们提供更加个性化的产品和服务。
购物篮分析的一个关键方法是“关联规则挖掘”。
关联规则是指通过购物篮中商品之间的关联性来发现新的知识。
在关联规则挖掘中，有两个重要的指标：支持度和置信度。
支持度是指购物篮中同时包含某些商品的频率，置信度是指购买了某个商品后，再次购买另一个商品的可能性。
通过设置这两个指标的阈值，可以筛选出具有一定关联性的商品组合。
购物篮分析还可以帮助零售商优化产品陈列和促销策略。
通过购物篮分析，零售商可以了解到哪些商品经常被同时购买，从而可以将它们放在相邻的位置，以提高销售量。
此外，通过购物篮分析，还可以了解到不同商品之间的潜在关联，从而可以设计一些搭配销售的促销策略，吸引消费者购买更多的商品。
然而，购物篮分析也存在一些挑战和限制。
首先，购物篮数据的采集和清理是一个相对复杂的过程，零售商需要投入大量的时间和人力进行数据的整理和预处理。
其次，购物篮分析只能在一定的时间范围内进行，无法预测未来的购买行为。
此外，购物篮分析单纯考虑商品之间的关联，未考虑消费者的个人特征和购买意图，因此可能会忽略一些重要的因素。
为了克服这些挑战，零售商可以使用一些先进的分析工具和技术。
用户购物篮分析报告推荐个性化商品
用户购物篮分析报告推荐个性化商品购物篮分析是一种广泛使用的数据挖掘技术，它通过分析用户的购物篮数据，揭示用户间的关联规则，为商家提供个性化商品推荐。
本文将对用户购物篮分析的原理和方法进行介绍，并针对个性化商品推荐，提出一种基于购物篮分析的推荐算法。
一、购物篮分析原理购物篮分析基于关联规则挖掘的方法，将购物篮视为事务数据库，通过挖掘购物篮中的频繁项集和关联规则，了解用户购买商品之间的关系。
购物篮分析涉及以下概念：1. 事务：购物篮中的一次购物记录称为一个事务，事务由多个商品组成。
2. 频繁项集：在所有的事务中，经常一起出现的商品集合称为频繁项集。
频繁项集可以用来寻找商品之间的关联性。
3. 关联规则：关联规则是指商品之间的一种关系，关联规则包含一个前项和后项，表示商品之间的联结关系。
例如，{商品A} -> {商品B} 表示购买了商品A的用户还有可能购买商品B。
二、购物篮分析方法购物篮分析的方法主要包括Apriori算法和FP-Growth算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的搜索方法，通过迭代生成候选项集，然后利用扫描数据库统计支持度来获取频繁项集。
Apriori算法的主要步骤包括：（1）生成候选1项集：扫描数据库，统计每个商品的支持度，找出满足最小支持度阈值的商品集合。
（2）生成候选k项集：通过频繁(k-1)项集生成候选k项集，然后再次扫描数据库统计支持度，筛选出满足最小支持度阈值的商品集合。
（3）重复步骤（2），直到不能生成更多候选项集。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于FP树的挖掘方法，通过构建频繁模式树（FP树）来表示事务数据库。
FP-Growth算法的主要步骤包括：（1）构建FP树：遍历数据库，统计每个商品的支持度，并构建FP树。
（2）挖掘频繁项集：根据FP树和条件模式基，递归地挖掘频繁项集。
三、个性化商品推荐算法基于购物篮分析的推荐算法主要包括两个步骤：购物篮分析和个性化商品推荐。
零售购物篮分析报告
购物篮分析报告1.分析购物篮商品红牛PI值1．打开数据后，通过分析→描述性统计→频率，将红牛饮料添加到变量里，确定后得到以上数据。
2．从数据中可看出，没有买牛奶的人占了96.6%，买了1瓶的占2.4%、2瓶占1% 可得出1000个人中，有34人购买了红牛饮料,这样的话PI值为342..购物篮中同一种商品的数量，两罐的是34人，三罐的为10。
3. 不同类别商品在购物篮中的数量第一步使用转换工具，把“0”转化为“0”，“其他所有数据”转化为“1”。
得出一张表格“购物篮数据：以0-1数据表示”，把这里的数据另存为电子表格，然后汇总得出数据表示购物篮中商品的种类。
4. 不同时段对购物篮的影响使用表格“购物篮数据：以0-1数据表示”中的分析—描述统计—频率，分析表格中频率和百分比两栏可以得出每个时间段客流量的多少，频率中最高的三个值87、92、83，这代表12点、18点、19点客流量最大。
而百分比中21.2、22.4、20.2三个数据最大，那么同样表示12点、18点、19点客流量最大。
5.分析购物篮中两种商品的关联度使用表格“购物篮数据：以0-1数据表示”中的分析—描述统计—交叉表，选取“啤酒”和“纸尿布”两组数据分析它们的关联度，“单元格”中选取“行”和“列”，“统计量”中选取“卡方”，这样得出下面的表格：交叉表[数据集2] C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\零售企业顾客购物篮分析课程实践材料\购物篮数据：以0-1数据表示.savA、首先看卡方检验表，关注Pearson 卡方列和渐进 Sig. (双侧)行中的数据“.000”这个数据小于5%，这说明“啤酒”和“纸尿布”两者有关联，B、分析纸尿布* 啤酒交叉制表，分析表格中第四行的数据“93.3%”和“6.7%”表示没有购买啤酒的人购买纸尿布的人有“6.7%”，没有购买啤酒的人同时也没有购买纸尿布的人有“93.3%”，分析第七行数据“48.1%”和“51.9%”表示购买了纸尿布的人没有购买啤酒的人有“48.1%”，购买了纸尿布的人而且购买啤酒的人有“51.9%”。
大型超市购物篮分析
题目大型超市“购物篮”问题分析摘要本文对于大超市商品的关联度以及商品最频繁同时购买问题进行分析，构建合理的数学模型，并给出可操作的商品销售方案。
问题一要求统计处理4717个顾客对999中商品的购买记录数据，建立数学模型，定量表达超市中多种商品间的关联关系的密切程度。
首先建立遗传算法，利用SPSS统计得出各个商品购买数量，并计算出标准差。
再对影响关联度的另一度量指标进行分析，将数据分类利用Matlab处理数据，得出商品间的欧氏距离。
最后加上实际影响因素，建品572，商品797，购买次数最高,102次，组合利润最高1485.399，总利润最高151510.698。
因此，将这组商品作为最优组合。
问题三要求根据问题1、问题2中建立的模型，对附件2中999种商品的利润进行分析，给出一种初步的促销方案。
对数据运用Matlab进行拟合，得出商品利润与商品之间的关联度符合线性关系。
对附件2中利润数据分类，分别计算结果。
最后，给出促销方案。
关键词遗传算法欧氏距离关联度贪婪算法一、问题背景和重述1.1问题背景超市购物属于日常生活，而每天来超市购物的顾客和购买的商品都具有不稳定性。
商品的销量会因顾客的喜好或时间的影响不断变化，又因商品购买存在随机性、多元性等特点，必须估测好每种商品的需求量。
如处理不当，很可能造成仓库囤积量增多，甚至造成超市利润损失过大。
商品购买是不确定的，但某种或某些商品会获得大多数人的认可，被顾客频繁购买。
在大型超市中，商品繁多、复杂，正确分析并估算顾客对某种或某些商品的喜好，将为超市经理合理设计进货方案、处理仓库、获得最大利润、搞推销、促销活动和购物赠送活动等提供理论依据。
商品市场分析和顾客购物习惯分析，作为超市一项基础性任务，不仅可以确定超市进货合理模式及合理促销方式，还可以为各大型超市确定今后整体规划、超市规模、商品购买后评估等提供更为科学的理论依据。
1.2问题重述现给出超市进一个星期的所有顾客购买物品的清单和相应商品的价格，分析所给数据，研究以下问题，并建立合理的数学模型：1、附件1 中的表格数据显示了该超市在一个星期内的4717 个顾客对999 种商品的购买记录，表格中每一行代表一个顾客的购买记录，数字代表了其购买商品的超市内部编号。
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商品购物篮分析
购物篮分析也就是销售小票数据分析，我们运用SSAS、SPSS、EXCEL等软件，采用了多种数据挖掘和统计分析的方法，对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等许多方面进行了分析，得出了不少有意义的结论。
举例如下：
1.牛奶和饼干搭配组合的比例
2.某商品包装规格分析
3.牛奶与饼干的相关性
为了进一步研究变量之间是如何互相影响的，需要采用线性回归，决定系数2R=0.9406,得出回归方程为：0.756570.28947
y x
=+
5.容量偏好分析
6.某商品的市场份额分析
7.某商品的价格偏好分析
7.某商品的购物篮相关系数分析
购物篮相关系数表
24.32%
20.42%
18.96%
15.06%
11.20%
10.44%
6.45%
5.60%
5.48%
5.23%
0.00%
5.00%10.00%
15.00%20.00%25.00%30.00%乳酸牛奶 果汁饮料 袋装零食 纯牛奶 方便面 普通饼干 纯净水 可乐 火腿肠 供销果园
8. 促销分析（销售额、增量来源、利润、饱和量、带动其他销售等方面）
9.商品的销售预测
0 100 200 300 400 500 600 700 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23
实际销量
预测销量
10.某商品占总消费金额的比利分析
11.某商品的相关性分析（ICIME 2010国际会议论文）
与XX 同时购买的产品的百分比
洗涤用品,
21.7307%
洗发护发, 11.3784% 膨化食品, 18.8082%
速冻点心, 15.1789% 蜜饯类, 14.8255% 休闲肉制品, 8.7408% 调味品, 26.5185% 糕点, 26.4873% 酒类, 10.9399% 文化用品, 7.5698% 干果, 5.3582% 饮料冲剂, 37.2626% 美容护肤, 9.9088% 面制品, 17.6020%
牙膏牙刷, 23.7637% 饼干, 23.2542%
糖果/巧克力, 27.2500% 饼干
糖果/巧克力 牙膏牙刷 面制品 美容护肤 饮料冲剂 文化用品 干果 洗涤用品 洗发护发 膨化食品 速冻点心 蜜饯类 休闲肉制品 调味品 糕点 酒类
12.长期销售趋势分析
13.调味品口味分析
5000
10000
咸味辣味酸味鲜味
香味
复合
8322
347
909
2296
5
1197
销售量销售量
14.商品季节性分析
50 100 150 200 250 300 350 400 450 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46
销售数据 季节分离后的序列 线性 (佳洁士数据)
15.某商品的价格弹性分析
需求曲线为：p p q 10526.231579.28)(-=
销售额表达式为：2
10526.231579.28)(p p p q p Q -=⋅=
16.不同品牌商品的销售额分布规律研究（AMSRA 2010国际会议论文）。