关联分析—购物篮分析
关联分析—购物篮分析
9Objectives⏹Conduct an association analysis and interpret theresults.⏹Distinguish between association analysis andsequence analysis.⏹Conduct a sequence analysis and interpret the results.考虑下面的情形，一个商店想对客户数据库进行分析，了解在购物时哪些商品会一起购买。
为此，商店选择了对客户数据库样本进行购物篮分析。
使用的数据集合：SAMPSIO.ASSOCSASSOCS中的变量列表数据集合ASSOCS包含了1001个客户所购买的食品，其中20种见下表：Code Product1001个客户中，每个客户均购买了7个物品，因而总共有7007行。
数据集中每一行也就代表了客户所购产品的一个组合。
在大多数数据集合中，并不是所有客户都购买了相同数量的产品。
创建初始流按下图样式建立流程图：ａ．设置输入数据源（Input Data Source）节点1 打开输入数据源Input Data Source）节点。
2 从文件夹SAMPSIO中选择数据集合ASSOCS。
3 点击变量（Variables）标签。
4 设置变量CUSTOMER的模型角色为身份（Id）5 设置变量PRODUCT的模型角色为目标变量（target）。
6 设置变量TIME的模型角色序列（sequence）。
注：变量TIME用于识别购买食品的先后次序。
此例中所有商品均在同时购买，因此在这儿的次序只表明商品在购买时的登记先后次序。
当考虑这种先后次序时，关联分析就是所谓的序列分析。
7 关闭输入数据源(Input Data Source)节点并保存所做改变。
ｂ．设置关联（Association）节点８打开关联（Association）节点，按缺省变量（Variables）标签处于活跃状态。
关联规则算法的应用
关联规则算法的应用关联规则算法是数据挖掘领域中一种常用的算法，主要用于发现数据中的关联关系。
它通过分析事务数据中的不同项之间的频繁出现情况，得出各项之间的关联规则，从而帮助人们理解数据中的内在规律和潜在关系。
以下是关联规则算法的几个常见应用。
1.购物篮分析关联规则算法在购物篮分析中得到广泛应用。
购物篮分析是指根据顾客购买行为中的项目频繁出现情况，发现商品之间的关联关系。
通过购物篮分析，商家可以了解顾客购买行为，从而制定更有效的市场推广策略。
例如，通过分析顾客购买牛奶时可能会购买麦片的关联规则，商家可以将这两种商品摆放在附近，提高销售量。
2.网络推荐系统关联规则算法可以用于构建网络推荐系统，根据用户的浏览记录和点击行为，发现不同项之间的关联关系，从而向用户推荐个性化的内容。
例如，在电子商务网站上，当用户浏览了一本书的详细信息后，推荐系统可以根据关联规则算法找到其他购买了该书的用户还购买了哪些相关书籍，并向用户推荐这些书籍，提高用户的购买意愿。
3.医学诊断关联规则算法可以用于医学诊断中，通过分析患者的病例数据，发现症状之间的关联规则，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，医生可以通过分析大量的病人数据，发现一些症状同时出现时可能表示其中一种疾病的可能性较大，从而提高诊断准确率。
4.交通规划关联规则算法可以应用于交通规划中，通过分析车辆的出行数据，发现不同道路之间的关联关系，从而对交通流量进行优化调度。
例如，通过分析一些道路的高峰期车流量与其他道路的车流量之间的关联规则，交通管理部门可以合理安排红绿灯的时长，减少拥堵现象。
5.营销活动策划关联规则算法可以用于营销活动策划中，通过分析用户的购买行为和偏好，发现不同商品之间的关联关系，从而制定更精准的促销策略。
例如，根据分析结果，商家可以给购买了一种商品的用户发送优惠券，以鼓励其购买与之关联的其他商品。
总之，关联规则算法广泛应用于各个领域，帮助人们发现数据中的关联关系，从而促进决策和规划的制定。
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
《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。
数据挖掘-Chapter5-购物篮分析与关联规则
How Good is an Association Rule?
Customer 1 2 3 4 5 Items Purchased OJ, soda Milk, OJ, window cleaner OJ, detergent OJ, detergent, soda Window cleaner, soda OJ Window cleaner Milk
POS Transactions
• What is the confidence for this rule:
– If a customer purchases soda, then customer also purchases OJ – 2 out of 3 soda purchases also include OJ, so 67%
– – – – Avg # of orders/customer Avg # unique items/order Avg # of items/order For a product
• What % of customers have purchased • Avg # orders/customer include it • Avg quantity of it purchased/order
4
Association Rules
• Data Mining technique most closely allied with Market Basket Analysis • Association Rules can be automatically generated
– AR represent patterns in the data without a specified target variable – Good example of undirected data mining – Whether patterns make sense is up to humanoids (us!)
数据挖掘关联案例
数据挖掘关联案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据挖掘关联案例数据挖掘是一种通过从大型数据集中发现模式、关系或规律来提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种重要的技术手段。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中分析并提取出有价值的信息，帮助企业做出决策、改善生产效率、提升用户体验等。
关联分析是数据挖掘中的一项重要技术，通过发现数据集中的相关性规律，揭示事物之间的内在联系。
下面我们来看几个关于数据挖掘关联案例的实例。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是一个经典的关联分析案例。
通过对超市的销售数据进行挖掘，可以找到一些有用的规律，比如客户购买某种商品的同时还会购买另一种商品，从而可以为超市制定更合理的促销策略。
通过数据挖掘可以分析到，顾客购买尿布的同时往往也会购买婴儿食品，这提示超市可以将这两种商品放在一起销售，提高销售额。
2. 电商推荐系统在电商领域，数据挖掘的关联分析也扮演了重要的角色。
电商平台通过用户的浏览、购买行为数据，可以挖掘出用户的偏好和行为习惯，进而为用户推荐更加符合其需求的商品。
当用户浏览了一款手机之后，系统可以根据其他用户的购买行为推荐相关配件或其他品牌的手机，提高用户的购买转化率。
3. 医疗预测模型在医疗领域，数据挖掘也有着广泛的应用。
医疗数据量大，包含着疾病的发展规律和治疗方案等信息。
通过对医疗数据进行关联分析，可以发现一些疾病之间的关联性，提前预测患者的病情发展，制定更加科学的治疗方案。
通过对慢性病患者的数据进行分析，可以找到某些疾病之间存在的相关性，从而更好地指导医生的诊治工作。
4. 金融风控在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
借助数据挖掘技术，金融机构可以对用户的信用评分、贷款风险等进行预测和评估，避免不良风险的出现。
通过挖掘用户的消费、还款等数据，可以发现用户的借贷偏好和风险特征，制定更加有效的风险控制策略。
数据挖掘关联分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化决策流程，提高生产效率。
购物篮分析
购物篮分析说起关联问题，可能要从“啤酒和尿布”说起了。
有人说啤酒和尿布是沃尔玛超市的一个经典案例，也有人说，是为了宣传数据挖掘/数据仓库而编造出来的虚构的“托”。
不管如何，“啤酒和尿布”给了我们一个启示：世界上的万事万物都有着千丝万缕的联系，我们要善于发现这种关联。
关联分析要解决的主要问题是：一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高？可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛，所以又叫“购物篮分析”，英文简称为MBA，当然此MBA非彼MBA,意为Market Basket Analysis。
如果在研究的问题中，一个用户购买的所有产品假定是同时一次性购买的，分析的重点就是所有用户购买的产品之间关联性；如果假定一个用户购买的产品的时间是不同的，而且分析时需要突出时间先后上的关联，如先买了什么，然后后买什么？那么这类问题称之为序列问题，它是关联问题的一种特殊情况。
从某种意义上来说，序列问题也可以按照关联问题来操作。
关联分析有三个非常重要的概念，那就是“三度”：支持度、可信度、提升度。
假设有10000个人购买了产品，其中购买A产品的人是1000个，购买B产品的人是2000个，AB同时购买的人是800个。
支持度指的是关联的产品（假定A产品和B产品关联）同时购买的人数占总人数的比例，即800/10000=8%，有8%的用户同时购买了A和B两个产品；可信度指的是在购买了一个产品之后购买另外一个产品的可能性，例如购买了A产品之后购买B 产品的可信度=800/1000=80%，即80%的用户在购买了A产品之后会购买B产品；提升度就是在购买A产品这个条件下购买B产品的可能性与没有这个条件下购买B产品的可能性之比，没有任何条件下购买B产品可能性=2000/10000=20%，那么提升度=80%/20%=4。
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。
实验二 Clementine12购物篮分析(关联规则)
实验二Clementine12购物篮分析（关联规则）一、[实验目的]设计关联规则分析模型，通过模型演示如何对购物篮分析，并根据细分结果对采取不同的营销策略。
体验以数据驱动的模型计算给科学决策带来的先进性。
二、[知识要点]1、购物蓝分析概念；2、管来呢规则算法原理；3、购物蓝分析工具；4、Clementine12.0关联规则分析流程。
三、[实验要求和内容]1、初步了解使用工作流的方式构建分析模型；2、理解智能数据分析流程，主要是CRISP-DM工业标准流程；3、理解关联规则模型原理；4、设计关联规则分流；5、运行该流，并将结果可视化展示；6、得出模型分析结论7、运行结果进行相关营销策略设计。
四、[实验条件]Clementine12.0挖掘软件。
五、[实验步骤]1、启动Clementine12.0软件；2、在工作区设计管来呢规则挖掘流；3、执行模型，分析计算结果；4、撰写实验报告。
六、[思考与练习]1、为什么要进行关联规则分析？它是如何支持客户营销的？实验内容与步骤一、前言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。
父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。
数据分析中的市场篮子分析与关联分析
数据分析中的市场篮子分析与关联分析数据分析在现代商业和市场领域中起着至关重要的作用。
它可以揭示出消费者行为以及产品之间的关联关系，帮助企业做出更明智的决策。
在数据分析中，市场篮子分析和关联分析是两种重要的技术手段。
本文将针对这两种分析方法进行详细讨论，以帮助读者更好地理解和应用它们。
一、市场篮子分析市场篮子分析，又称为购物篮分析或者关联规则分析，是通过分析顾客购买商品的组合来揭示商品之间的关联关系。
它基于一个假设，即某些商品往往会同时被顾客购买，从而形成一种“篮子”。
通过统计和分析数据，可以找出这些关联规则，识别出一起被购买的商品组合，以及其可能的因果关系。
市场篮子分析的应用非常广泛。
在零售业中，超市可以根据市场篮子分析的结果来进行产品摆放和销售策略调整。
例如，如果分析结果表明很多顾客在购买牛奶的同时也购买面包，超市可以将这两种商品放在相邻的货架上，以提高销售量。
此外，市场篮子分析还可以用于交叉销售，即通过推荐相关商品来增加顾客的购买意愿。
二、关联分析关联分析是一种用于发现数据之间相关关系的方法。
它能够揭示数据中的潜在关联规律，帮助我们了解数据的内在结构。
关联分析主要用于挖掘数据之间的关联性，而不考虑因果关系。
关联分析最常用的算法是Apriori算法。
该算法通过观察数据集中的频繁项集来推断出关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常一起出现的项的集合。
通过分析频繁项集，我们可以得到一些具有实际意义的关联规则。
关联分析在市场营销中有着广泛的应用。
例如，通过对消费者购买商品的数据进行关联分析，企业可以根据购买某种商品而推荐相关的商品给消费者，从而提高销售额。
此外，关联分析还可以帮助企业进行产品定价和市场定位等战略决策。
三、市场篮子分析与关联分析的应用案例假设我们有一家连锁超市的销售数据，包含了消费者的购买记录。
我们可以利用市场篮子分析和关联分析来挖掘其中的关联关系并应用于业务决策。
首先，我们可以运用市场篮子分析来找出经常一起购买的商品组合。
购物篮分析
下面我们统计出购买山楂片的 销售次数有：48份。那么购买 山楂片的基准概率为48/830 约等于0.057831。那么购买鸭 肉后又购买山楂片的增益为： 0.07692/0.057831约等于1.33
结论
可以看出这两者的商品在平 常的交易中并不常见。但是 却能得出这两类商品的增益 在1 以上。可以建议在以后 的销售过程中为买鸭肉的客 户推荐购买山楂片
先统计出购物篮中购买两个商品的关联
在统计购买这两个商品的订单数 计算出置信度、支持度、增益 对一个商品购买下个商品概率做出预测
这里可以看出总共 的对应记录是4914， 其实这里应该除以 二才得以正确的对 应记录应该是2457 条记录。
这一步做 出的是购 买这个商 品的下次 购买商品 的订单数
计算出置信度、支持度、增益
这一步我们将选出两种商品计算。我们考虑的因素如下
这两种商品必须是在生活不是替 代品和互补品。
平常情况下不容易想到到这两 种商品的关联。
在订单中一共有830个订单。 所以这个商品的支持度为： 5/830 约等于0.006024 又我们通过统计得出购买 过鸭肉的订单共有65份， 而这些交易中又有5份设计 两种商品一起买。置信度 为：5/65 约等于0.07692
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基于关联规则的购物篮分析
基于关联规则的购物篮分析第一章：引言随着互联网的发展，电子商务被越来越多的人所接受和使用。
越来越多的人习惯于在网上购物，线上购物的的便利性和快捷性吸引了越来越多的消费者。
电子商务平台成为了可靠的购物来源之一，而在这个平台上，购物篮是一个非常重要的概念。
购物篮可以记录消费者在单次购物中的所有商品，这一信息对于商家来说至关重要。
通过购物篮分析，商家可以知道不同商品之间的关系，了解消费者的购买行为和喜好，从而调整自己的销售策略，提高商品销售效率。
关联规则是购物篮分析中常用的数据挖掘方法。
通过分析消费者在购物篮中所购买的商品，可以发现这些商品之间的隐含关系，知道哪些商品经常被一起购买、哪些商品是消费者共同选择的、哪些商品可以推荐给买其他商品的消费者。
这一分析方式可以帮助商家更好的了解销售状况和消费者需求，在竞争激烈的电子商务市场中立于不败之地。
第二章：关联规则算法的基本原理关联规则算法是一种典型的数据挖掘算法，用来识别不同项之间的依赖关系。
该算法基于三个概念：频繁项集、支持度和置信度。
频繁项集是指在数据中出现频率较高的一组项，支持度是指这个项集在数据中出现的频率，置信度是指如果购买了其中一个项，那么购买另一个项的概率。
第三章：购物篮分析的关键技术购物篮分析的技术分三个步骤：预处理、关联规则挖掘和规则评估。
1. 预处理预处理阶段是清洗数据的过程。
由于数据质量的不同，很少有数据被储存在直接可用的形式。
因此，在进行关联规则挖掘之前，需要将数据进行预处理。
这个过程包括删除不相关的信息、消除重复的数据、转换数据格式和删除垃圾数据。
2. 关联规则挖掘在关联规则挖掘阶段，需要使用频繁项集挖掘算法从数据库中提取有趣的项集，并产生规则集。
有很多不同的关联规则挖掘算法，其中最常用的算法是Apriori算法。
Apriori算法采用迭代方式，从项集中挖掘频繁项集。
3. 规则评估在规则评估阶段，需要计算每个规则的支持度和置信度。
关联规则的典型应用
关联规则的典型应用关联规则（AssociationRules）是数据挖掘中常用的一种分析模型，用于发现事务数据库中的频繁项集和关联规则。
它可以帮助我们揭示数据之间的关联关系，并提供有用的业务洞察。
1.超市购物篮分析：在超市购物篮分析中，关联规则可以帮助超市了解顾客购买行为和消费偏好，从而做出相应的市场营销策略。
例如，如果某个超市发现顾客经常购买牛奶和面包的组合，可以将它们放置在相邻的货架上，以促进顾客的购买。
2.电子商务推荐系统：关联规则可以用于电子商务平台的推荐系统，通过分析顾客的购买历史，找出频繁购买的商品组合，然后为顾客推荐相关的商品。
例如，如果一个顾客经常购买手机和手机配件，推荐系统可以向其推荐其他的手机品牌或者手机配件。
3.电影推荐系统：在电影推荐系统中，可以使用关联规则来分析用户的观影历史，找出经常一起观看的电影组合，从而为用户推荐相关的电影。
例如，如果一个用户经常观看科幻电影和超级英雄电影，推荐系统可以向其推荐其他的科幻电影或者超级英雄电影。
4.交通流量优化：在城市交通流量优化中，可以使用关联规则来分析交通数据，找出不同道路之间的关联关系。
例如，如果发现某个时间段内某条道路的流量增加，与之相邻的道路的流量也会增加，交通管理部门可以通过调整信号灯时间等方式来优化交通流量。
5.客户关系管理：在客户关系管理中，关联规则可以帮助企业发现不同产品之间的关联关系，从而为客户提供个性化的服务。
例如，如果发现某个客户购买了某个产品，很可能会对其他相关产品有兴趣，企业可以向该客户推荐相关产品或提供相关的促销活动。
以上是关联规则的一些典型应用场景，通过挖掘数据之间的关联，可以帮助企业做出更加精准的决策，提升业务效益。
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。
利用关联规则进行市场篮子分析
利用关联规则进行市场篮子分析市场篮子分析是一种常用的数据挖掘技术，通过分析消费者在购物过程中购买的商品，可以发现商品之间的关联关系，进而为商家提供精准的推荐策略和市场营销方案。
而关联规则是市场篮子分析的核心方法之一，它可以帮助商家发现商品之间的关联性，从而进行更加高效的销售和营销。
关联规则分析的基本概念是“如果...那么...”，其中“如果”是指购买了某个商品，而“那么”则是指购买了另一个商品的概率。
例如，如果一个顾客购买了牛奶，那么他们购买谷类食品的概率可能会增加。
通过分析大量的购物数据，可以发现这种关联关系，并根据这些关联关系制定相应的市场策略。
在进行关联规则分析之前，首先需要收集和整理大量的购物数据。
这些数据可以来自于超市的销售记录、电商平台的交易数据等。
然后，利用数据挖掘的算法，可以从这些数据中提取出关联规则。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
这些算法可以根据购物数据中商品的频繁项集和支持度等指标，找出商品之间的关联规则。
关联规则的挖掘结果可以分为两个部分：频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在购物数据中频繁出现的商品组合，而关联规则则是指这些商品组合之间的关联关系。
频繁项集可以帮助商家了解哪些商品经常一起被购买，从而可以进行捆绑销售或者促销活动。
而关联规则则可以帮助商家预测顾客购买某个商品后可能会购买哪些其他商品，从而进行个性化推荐。
在应用关联规则进行市场篮子分析时，商家需要根据自己的实际情况进行合理的策略制定。
首先，商家可以根据频繁项集来进行商品陈列的优化。
将经常一起购买的商品放在一起，可以提高顾客的购买率。
其次，商家可以根据关联规则来进行个性化推荐。
当顾客购买了某个商品时，可以根据关联规则预测他们可能会购买的其他商品，并进行相应的推荐。
这样可以提高顾客的满意度和购买率。
除了个性化推荐和商品陈列优化外，关联规则还可以帮助商家进行销售预测和市场营销策略的制定。
实验二Clementine12购物篮分析(关联规则)
实验二Clementine12 购物篮剖析（关系规则）一、 [实验目的 ]设计关系规则剖析模型，经过模型演示怎样对购物篮剖析，并依据细分结果对采纳不一样的营销策略。
体验以数据驱动的模型计算给科学决议带来的先进性。
二、 [知识重点 ]1、购物蓝剖析观点；2、管来呢规则算法原理；3、购物蓝剖析工具；4、关系规则剖析流程。
三、 [实验要乞降内容 ]1、初步认识使用工作流的方式建立剖析模型；2、理解智能数据剖析流程，主假如CRISP-DM 工业标准流程；3、理解关系规则模型原理；4、设计关系规则分流；5、运转该流，并将结果可视化展现；6、得出模型剖析结论7、运转结果进行有关营销策略设计。
四、 [实验条件 ]Clementine12.0 发掘软件。
五、 [实验步骤 ]1、启动软件；2、在工作区设计管来呢规则发掘流；3、履行模型，剖析计算结果；4、撰写实验报告。
六、 [思虑与练习 ]1、为何要进行关系规则剖析？它是怎样支持客户营销的？实验内容与步骤一、序言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一同进行销售、并获取了很好的销售利润，这种现象就是卖场中商品之间的关系性，研究“啤酒与尿布”关系的方法就是购物篮剖析，购物篮剖析以前是沃尔玛秘而不泄的独门武器，购物篮剖析能够帮助我们在门店的销售过程中找到拥有关系关系的商品，并以此获取销售利润的增添！“啤酒与尿布”的故事产生于20 世纪90 年月的美国沃尔玛商场中，沃尔玛的商场管理人员剖析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的状况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫没关系的商品会常常出此刻同一个购物篮中，这种独到的销售现象惹起了管理人员的注意，经事后续检查发现，这种现象出此刻年青的父亲自上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年青的父亲前往商场购置尿布。
父亲在购置尿布的同时，常常会趁便为自己购置啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相关的商品常常会出此刻同一个购物篮的现象。
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。
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9Objectives⏹Conduct an association analysis and interpret theresults.⏹Distinguish between association analysis andsequence analysis.⏹Conduct a sequence analysis and interpret the results.考虑下面的情形，一个商店想对客户数据库进行分析，了解在购物时哪些商品会一起购买。
为此，商店选择了对客户数据库样本进行购物篮分析。
使用的数据集合：SAMPSIO.ASSOCSASSOCS中的变量列表数据集合ASSOCS包含了1001个客户所购买的食品，其中20种见下表：Code Product1001个客户中，每个客户均购买了7个物品，因而总共有7007行。
数据集中每一行也就代表了客户所购产品的一个组合。
在大多数数据集合中，并不是所有客户都购买了相同数量的产品。
创建初始流按下图样式建立流程图：ａ．设置输入数据源（Input Data Source）节点1 打开输入数据源Input Data Source）节点。
2 从文件夹SAMPSIO中选择数据集合ASSOCS。
3 点击变量（Variables）标签。
4 设置变量CUSTOMER的模型角色为身份（Id）5 设置变量PRODUCT的模型角色为目标变量（target）。
6 设置变量TIME的模型角色序列（sequence）。
注：变量TIME用于识别购买食品的先后次序。
此例中所有商品均在同时购买，因此在这儿的次序只表明商品在购买时的登记先后次序。
当考虑这种先后次序时，关联分析就是所谓的序列分析。
7 关闭输入数据源(Input Data Source)节点并保存所做改变。
ｂ．设置关联（Association）节点８打开关联（Association）节点，按缺省变量（Variables）标签处于活跃状态。
查看这一标签。
９选择综合（General）标签，这个标签可让你调整分析模式和设置所生成的关联规则数量。
领会并选择分析模式仔细察看这个对话框所示分析模式。
分析模式的缺省设置是按上下文By Context。
这种分析模式使用输入数据源（Input Data Source）节点中设定的信息确定合适的分析形式。
如果输入数据集合包含：⏹一个身份（ID）变量和一个目标（target）变量，节点自动执行关联分析。
⏹一个序列变量其状态为使用（use），节点则执行序列分析。
序列分析要求模型中必须具有一个变量其模型角色是序列（sequence），关联分析忽略这种排序。
因为输入数据源里有一个序列变量，缺省分析模式将是序列分析。
序列分析将在后面部分涉及，现在我们要做一个关联分析。
10把分析模式改为Association.11关闭关联（Association）节点，在弹出对话框选择Yes保存改变。
General标签中其他可用的选项包括支持关联的最小交易频数（Minimum Transaction Frequency to Support Associations）- 为物品集合间是否关联（同时出现在数据库中）设置最小判定标准。
缺省设置是5%。
关联中物品集合的最大物品数（Maximum number of items in an association）-设定用于分析的物品集合包含物品的最大数量。
缺省设置为4。
规则产生的最小可信度（Minimum confidence for rule generation）-设置产生规则的最小可信度。
缺省值是10%。
当执行序列分析时，此选项不可用。
在此例中，均使用缺省设置。
关闭关联(Association)节点。
既然没有作任何的改变，也12从关联(Association)节点处运行流程图并查看输出结果。
首先给出的规则（Rules）标签显示如下：规则（Rules）标签包含每条规则的信息。
考虑商品A和B所组成的规则A=>B，并查看以下数据：⏹规则A=>B的支持度（%）是所用客户中同时购买商品A和商品B的百分数。
支持度是数据库中一条规则发生的频繁程度的测度。
⏹规则A=>B的可信度是所用客户中同时购买商品A和商品B的人数和购买商品A的人数的比率。
⏹规则A=>B的提升值是关联强度的测量。
如果规则A=>B的提升值为2，那么当一个客户随即选择商品时，购买商品A的可能性是商品B的两倍。
13右击Support(%)列，并选择我们知道支持度（%）是拥有规则中所有相关服务的客户的比率。
在1001名客户中同时购买crackers 和beer（规则1）的比率是36.56%，同时购买olives and herring（规则7）的比率是25.57%。
14 右击Confidence（%）并选择可信度表示那些购买了左边（LHS）商品的客户中购买右边（RHS）商品客户的百分数。
例如，在购买了crackers的客户中，有75%购买了beer（规则2 ）。
而购买了beer的客户，仅有61%购买了crackers(规则1)。
15 右击Lift并选择提升值在关联规则上意味着两个可信度的比率。
分子是一个规则的可信度，分母是在假定左边（LHS）和右边（RHS）相互独立的情况下该规则的可信度。
从而，提升值是规则右边和左边关联性的测度。
大于1 的正值表示LHS和RHS之间正向的关联关系。
当其大小正好为1时，表示两者之间是独立的。
而小于1的值则表明两者之间是一种负向相关关系。
规则1的提升度表明，一个已经购买了peppers和avocados的客户购买sardines 和apples 的几率是一个随机选择的客户购买sardines 和apples的几率的5.67倍。
然而，不幸的是这个规则的支持度非常低，仅为8.99%，表明同时购买这4种商品的事件发生机会是相当少的。
按缺省，只有提升值大于１的关联法则展示在结果里。
你可以改变这一设置，方法是选择：View When Confidence > Expected Confidence.16 选择Frequencies标签.这个标签显示的是购买每一种产品的客户数。
这个数字和简单的频数。
例如一个客户一次可能买了几只鸡，但只算一次。
这一信息可用于决定为什么一件物品没有出现在关联法则里。
大家知道，按缺省，支持一个关联法则的最小交易频数是最大频数物品的5%。
在我们的例子，最大频数物品是heineke，其频数为600。
因此，任何物品如果其频数小于30，它就不会被包括在关联法则里。
如果你对相当稀有物品的关联法则感兴趣，运行关联分析节点时你就应该考虑减少最小交易频数。
如果你得到的关联法则太多，以至于没有实用价值，你应该考虑提高最小交易频数。
假如你对买soda和/或apple的客户特别感兴趣，想决定他们还购买了其它什么东西。
1.选择Rules标签.2.选择View Subset Table….3.在Predecessor => Successor 标签, 按住control-并点击选择Left Hand Side的soda和apple.4.Left Hand Side 的Type 的下拉菜单里，选择Combinations & Single.5.Right Hand Side 的Type 的下拉菜单里，选择Find Any.6.选择Process并查看结果表格。
假如你对于涉及apple的关联法则特别感兴趣，你可以创建一个关联法则子集合，以包括包含apple的关联法则。
达到这一目的最简单的方法是把关联法则存到一个数据集合里，然后使用SAS编码（SAS Code）得到一个包含所求关联法则的子集合。
7.选择View⇨Reset Table.8.选择File⇨Save As Data Set….9.数据集合将被存放在标有Selected Output from Rulegen的文件里. 选择OK以保存该数据集合.10.关闭关联分析（Association）节点结果窗口，并加入一个SAS Code 节点到流程图里。
11.打开SAS Code节点并选择Macros标签.EM自动创建许多个macro变量。
在这个例子中变量&_MAC_4就是你从关联法则（Association）节点结果窗口储存的数据集合。
12.选择Program标签13.键入以下程序:data work.auto;set &_MAC_4;if item1='apples' or item2='apples' or item3='apples' oritem4='apples' or item5='apples';run;proc print data=work.auto;run;选择提交程序.14.选择Yes运行SAS 程序.15.选择Yes查看结果.16.选择Output标签.该输出中共有48条apples在第一个或第二个物品的关联法则。
17.看完结果后关闭SAS Code 节点结果以及节点。
序列分析Association or Sequence?A⇒B关联分析（Association analysis）旨在确定销售物品之间的关系。
换句话说，在客户的购物篮中哪些物品会出现在一起？序列分析（Sequence analysis）更进一步，它检查物品被购买的顺序。
它可用于回答这样的问题：如果一个客户本周购买了物品Ａ，下一周他会不会购买物品Ｂ？序列分析要求指定一个变量其模型角色是序列。
关联分析忽略序列变量。
序列分析除了客户购买的物品外，我们还对物品购买的顺序感兴趣。
数据集合的序列变量可让你作序列分析。
1.加入一关联分析（Association）节点，并连接到输入数据源（Input Data Source）节点。
2.打开这个关联分析（Association）节点。
3.选择General标签. 因为在输入数据集合里有一个序列变量其状态是使用（use），按缺省，所做的分析是序列分析（sequence analysis）.4.选择Sequences标签.Sequences 标签的选择项可用于设定报告一个序列所需的最小交易频数，以及最长链中的物品总数。
物品数最大为10.5.选择时间限制Time Constraints标签.这儿的选项可让你设定一个序列里系列交易的最大时间长度。
例如，你可以设定间隔３个月以上购买的物品不能组成一个序列。
另一个选择项是合并时间间隔。
换句话说，一天之内购买的两件物品实际上是同一笔交易。
6.关闭Association 节点, 保持缺省设置不变。
7.从Association 节点运行流程图，并选择Yes查看结果。