超市购物篮设计分析
沃尔玛-购物篮分析Wal-mart Market Basket Analysis PPT-6
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购物篮（单位时间内）商品销售报告 Sales by Hour Report
• • • • • • • • • • • • Item Nbr 商品编号 Item Desc 1商品中文描述 Visit Time（60 min ） 按小时来统计销售 Item Sales 商品销售金额 Item Qty 商品销售数量 Avg. Unit Price 平均价格 = Item Sales/ Item Qty Item Cost 销售商品成本 Item GM$ 销售商品产生的毛利金额 Item GM% 销售商品的毛利率 Store Count 商场数量总计 No. of Baskets 购买目标商品的购物篮数量 Count/Baskets 平均每个购物篮购买了多少个目标商品 Basket Qty 购买了目标商品的购物篮的平均购买数量 Basket Sales$ 购买了目标商品的购物篮的平均购买金额 Basket Cost 购买了目标商品的购物篮的平均购买成本 Basket GP$ 购买了目标商品的购物篮所产生的毛利金额 Basket GP% 购买了目标商品购物篮的毛利率
2014-4-11
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购物篮商品数量分析报告 Item Unit Quantity Analysis Report
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2014-4-11
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购物篮商品数量分析报告 Item Unit Quantity Analysis Report
↑ 有购买 该单品 的购物 篮总数 ↑ 每个购 物篮平 均购买 该单品 的个数 (仅限 有该单 品的购 物篮)
2014-4-11
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商品相关性分析报告 What Sell With My Item Report
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
超级市场零售商品的购物篮分析_王汉生
超级市场零售商品的购物篮分析王汉生1、江明华1、曹丽娜2、金英11北京大学光华管理学院，2中央电视台广告部摘要 本文利用国内某中型城市中，处于垄断地位的一个大型超市的26天的销售流水数据对消费者的购物篮中商品的相关性进行了探索性研究。
具体地说，我们首先介绍了一个基于0-1变量的聚类方法，可以被用来做典型的菜篮子分析；然后，我们用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据。
对消费者购物篮中商品的相关心进行了探索性的研究。
关键词：消费者行为、购物篮分析、0-1变量、聚类分析0问题提出首先，现代零售商品种类极端丰富，消费者需要处理的信息量急剧增加。
消费者平均要以每秒33件的速度从5万件商品中挑选出17件商品。
Phillips（2005）的研究表明，当消费者面对种类繁多的商品时，并不会应为可选择的丰富多样性而得到满足。
但是，消费者却能够因为超市对其商品选择的引导而感到满意。
超市引导的一个办法就是通过商品的布货，也即，哪些商品可以摆放在一起，而哪些商品又应当分别摆放。
问题是，超市进行布货的依据是什么？其次，我们可以观察到商场和超市经常进行各种促销，其中最常见的促销方式是打折，而且，常常是全场打折。
这样的打折往往不是超市最优的选择。
因为，消费者在购买某些商品的时候，会同时购买另一些商品，而不管它们是否是在打折。
在这种情况下，只要这两种商品之一处于打折状态，往往会刺激消费者购买两种商品。
这样，超市只需要对一种商品打折就可以达到促销两种商品的目的，从而可以大大提高超市的效益。
问题是，超市安排商品打折的依据是什么？因此，基于上述原因，了解消费者究竟如何在多商品类目间进行同时选择（Simultaneous Selection）对于超市如何有效地引导消费者和提高效益意义重大。
所以，本文的目的有二。
第一、介绍一个简单而有效的数量方法，可以被用来做典型的菜篮子分析；第二、用此方法详细分析某中等城市的一个大型连锁超市数据，从而探索大陆消费者的相关行为特征。
《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。
基于超市购物篮分析的布局研究及营销设计
基于超市购物篮分析的布局研究及营销设计作者：熊燕来源：《商场现代化》2010年第35期［摘要］本文所研究的问题是如何通过超市购物篮分析来实现对超市布局及营销活动设计，超市购物篮分析是在行业内是一个比较热的话题，许多零售企业都在业务系统或者ERP 之中都有所设计，但是其应用更多停留在数据分析及顾客购买行为分析方面，本文则通过企业的实战案例，摒除繁琐、高深的数据分析，提供一个简单并具有良好的直观意义分析。
［关键词］购物篮分析（Market Basket Analysis）相关性超市布局营销一、超市购物篮分析介绍购物篮指的是超市内供顾客选购商品时装商品篮子或购物车，是一种比较广泛的购物工具，当顾客购买商品时，购物篮内的商品被收银员通过收银机一一扫描并加以记录，一买一卖因为这个扫描记录的过程而具有了非常大的意义。
消费者的购物篮数据隐含着重要且有价值的信息，购物篮分析(Market Basket Analysis)就是通过这些购买所显示的信息来研究顾客的购买行为。
比如：消费的购买行为及习惯、产品偏好、消费能力、潜在消费需求、品牌忠诚度等。
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，找出其相关的联想规则，并藉由这些规则进行相关的改善行为以获得利益与建立竞争优势。
购物篮分析的核心测量数值或者分析依据是“关联度”，关联度指某超市一段时间内的销售小票中，某一商品类别/商品的销售单数与另一商品小类/商品的销售单数的比率。
关联度的大小反映同时/同篮购买的强弱关系，是购物篮分析里核心指标，行业也叫R值“统称为R值(Relationship的简称)，这个R值作为商品之间相关性的数值统称，可以是商品同时出现在购物篮的概率” 。
购物篮的主要功能为：1、商品配置及品类布局分析:哪些商品可以放在一起购买/陈列；2、客户需求分析:分析顾客购买习惯/顾客购买商品的时间等；3、营销分析:通过非同类商品的同篮购买，研究顾客潜在购买行为,进行跨品类促销；4、帮助供应商改进老产品及开发新品:通过购物篮分析,根据客户的需求,开发新的产品/改进老产品及产品包装。
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。
大型超市“购物篮”分析
大型超市“购物篮”分析题目大型超市“购物篮”分析摘要本文根据顾客购买记录，通过“购物篮”分析，运用多种模型得出结果，并给出促销方案。
问题一要求构建能表达多种商品关联程度的数学模型。
根据4717个顾客对999中商品的购买记录，先用Matlab 对数据进行预处理，将其转化为0-1模型，然后求出购买j 商品的集合j s 和购买k 商品的集合k s ，考虑到同时购买两种商品占购买人数的频率，即相关性，存在购买人数少但相关性大的缺陷。
在改进的模型中，因为存在购买商品数少但也会使相关性大的情况，所以对两种情况进行综合考虑，得出最优模型：j k i k i ks s s s p n s s ??=?? 用Matlab 求解0-1矩阵，求出两商品间关联系数较大的前八位，有相关系数的值在0-1范围之内，与所得模型函数的范围一致，可知，该模型是准确可靠的。
问题二要求出有效方法来找出最频繁被购买的商品记录，且越多越好。
根据问题一所得0-1矩阵，将其代入Excel 运用Aprior 模型，先算出单项商品的频繁项集，将支持度较小的数据剔除后，最后选取被购买次数最多的前18个商品，其中最畅销的为368号商品。
根据这18个畅销品，运用同样方法将其转化为两两商品的组合，得到被同时购买次数200次以上的商品；根据此算法依次迭代，得到同时购买3种商品和同时购买4种商品的数据，更多商品被同时购买次数较少因此不予考虑，最后得出：两件商品被同时购买次数最高的是368和529号；三件商品被同时购买次数最高的是368、489和682；四件商品被同时购买次数最高的是68、937、895和413。
问题三要求给出方案使效益最大。
根据问题一中0-1模型和问题二中Aprior 模型，将得到的购买次数最多的商品信息和题中所给利润表相比较，将利润小数量多的商品作为赠品和利润大数量多的商品一同销售；将共同购买次数多且利润大的两商品组合作为促销品进行销售，以进一步提高超市的综合效益。
基于超市购物篮分析的布局研究及营销设计
ห้องสมุดไป่ตู้
营销
、
超市购物篮分析介绍
局。
购物 篮指 的是 超市 内供 顾 客选 购商 品时装 商 品篮 子或购 物车 ，
是 一种 比较广 泛 的购物 工 具 ，当顾客 购 买商 品时 ，购物 篮 内的商 品 被 收银 员通过 收银 机一 一 扫描 并加 以记录 ，一 买～ 卖 因为这 个扫 描
销售 单 ，其 中乌江 牌榨 菜 与康 师傅 桶面 鲜虾 鱼板面 同时 出现 在 一张 小 票上 的单 数 为２ ３ 单 ，则这 两 种单 品 的 同篮率 为２ ．６ ８６ ８３ ％。 如 以 某 一单 品 为主导 ，将 同 时出现 在销 售单 上的 所有 单 品的 同篮率 进行 小 票 中 ，某 一 商 品类 别／ 品的销 售单 数 与 另一 商 品小 类／ 品的 销 排序 ，可 以了解 这段 时 间内 与其 同篮频 率最 高的 其他 商 品。其 计算 商 商 售单 数 的 比率 。 关联 度 的 大小 反 映 同时／ 同篮 购 买的 强 弱 关系 ，是 与应 用 方式 与类别 同篮 原理相 同 ，比如 下图 ：
誉 ｝
７ 。
ｌ
二 、布 局 研 究
超 市 布 局 主 要 是指 商 品类 别 的衔 接 顺 序 及 布局 位 置 ，是 零 售 业 比较 核 心 的经 营 技 术 ，为 了较 好 的 进行 布 局 研 究 了 ，我 们 引 出 本例 中 ，图 中几个 单 品 的关联 性进 行解析 ：作 为饮 料 ，天 地壹 了类 别 关联 度 的概 念 ：某 超市 一 段 时 间 内 的销 售 小 票 中 ，某 一 商 号 、 椰树 椰 汁和 王 老 吉对 益 力 多的 同篮 率 分别 是 １ ，３ 、７９ ％ ｏ０ ％ ４ 品小 类 的销 售 单 数 与另 一 商 品小 类 的销 售单 数 的 比率 。 例 如２ ０ 和 ５９ ，即 顾 客 同 时 购 买 天 地 壹 号 和 益 力 多 的 机 率 较 大 ；鉴 于 ０９ ．％ 年１ １ 月 日至 ２ ０ 年 １ １ 日 ，某 超市 泰 国 香米 （ 市类 别 ）共 有 此 ， 当益力 多进 行促 销 时 ，可 适 当在益 力多 附近 陈列一 些 天地壹 号 ０９ 月 ５ 超 １ ０ ０ ，日用卫 生 巾 （ 市类 别 ） ０ ０单 超 共有 ８ ０ 单 ；其 中同时 购买 两 ００ 类 商 品的销 售 单 有４ ０ 单 ，则这 段 时 间 的 日用 卫生 巾对泰 国 香 米 ５０ 的类 别关 联度 为４ ％ （ ／ ５ Ｃ Ａ，即购 买泰 国香 米 的顾 客 中有４ ％的人 ５ 同 时购 买 日用卫 生 巾 ） 泰 国香 米 对 日用 卫 生 巾的 类别 关 联 度 为 、 ５ ５ （ ／ ， 即购 买 日用卫 生 巾的 顾客 中同 时有５ ５ ６２ ％ Ｃ Ｂ ６２ ％的 人 同 时购 买泰 国香 米 ） 。依 表１ 某 类别 度 ： 超市 关联 举例 以提 高 关联购 买金 额。
大型超市购物篮分析数学建模
大型超市购物篮分析数学建模近年来，随着人们消费水平的提高，大型超市的购物篮成为了人们生活中不可或缺的一部分。
购物篮的设计对于提高超市的运营效率和顾客购物体验至关重要。
因此，对购物篮进行数学建模和分析，能够帮助超市优化购物篮的设计和使用。
首先，我们可以从购物篮的大小和容量入手。
购物篮的大小应当适中，既方便顾客携带，又能容纳其购买的商品。
在数学建模中，我们可以通过统计超市的顾客购买商品的重量和体积数据，确定购物篮的最佳尺寸和容量。
这个问题可以转化为一个多元线性回归问题，通过拟合顾客购买商品的重量和体积与购物篮大小之间的关系来找到最佳的购物篮尺寸和容量。
其次，我们可以从购物篮的构造材料和结构入手。
购物篮应该具备足够的强度和稳定性，以承受顾客购买商品的重量和保证商品不会倒塌或损坏。
在数学建模中，我们可以考虑购物篮的材料强度和结构设计对购物篮的影响。
这个问题可以转化为一个结构力学问题，通过建立购物篮的有限元模型和应力分析，来确定购物篮的最佳构造材料和结构设计。
此外，我们还可以从购物篮的堆叠和存放方式入手。
购物篮的堆叠和存放方式应当便于顾客取放和超市管理。
在数学建模中，我们可以考虑购物篮的堆叠高度和存放方向对超市运营效率的影响。
这个问题可以转化为一个运筹学问题，通过建立购物篮堆叠和存放模型，来确定最佳的堆叠高度和存放方向，以提高超市运营效率。
最后，我们还可以从购物篮的预测和配备入手。
购物篮的预测和配备应当能够满足顾客购物的需求，避免购物篮紧张或闲置过多。
在数学建模中，我们可以利用统计学方法和时间序列分析，通过分析历史购物篮使用数据，来预测未来购物篮的需求。
这个问题可以转化为一个预测问题，通过建立购物篮需求预测模型，来确定最佳的购物篮配备方案。
综上所述，大型超市购物篮的分析数学建模可以从购物篮的大小和容量、构造材料和结构、堆叠和存放方式以及预测和配备等方面入手。
通过建立合适的数学模型，可以帮助超市优化购物篮的设计和使用，提高超市的运营效率和顾客购物体验。
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。
超市购物篮布局设计
超市购物篮布局设计超市购物篮是购物过程中不可或缺的一部分，其布局设计对于提升购物体验和效率具有重要意义。
本文将就超市购物篮的布局设计进行探讨，以期为超市提供有益的参考和建议。
一、购物篮摆放位置的合理性购物篮应当摆放在超市入口处或者离入口较近的位置，方便顾客进入超市后就能够顺手拿起购物篮。
这样的设计可以避免顾客进入超市后需要多次穿行才能找到购物篮的尴尬情况，提高了购物的便利性。
二、购物篮的摆放方式购物篮摆放应尽量保持整齐有序，方便顾客取用。
可以按照大小和颜色进行分区摆放，每个分区内的购物篮应当保持一定的间隔，避免堆积在一起导致取用不便。
此外，购物篮应当摆放在固定的位置，不应当随意移动，以免给顾客带来困扰。
三、购物篮数量的合理规划超市应根据顾客流量和实际需求合理规划购物篮的数量。
购物篮数量过少会导致顾客拿不到购物篮而不便购物，数量过多则会占用空间并增加超市管理的成本。
因此，超市应根据实际情况进行有效预估并合理安排购物篮的数量。
四、购物篮设计的人性化考虑购物篮的设计应考虑顾客的使用体验和舒适感。
购物篮的手把处应采用防滑材质，以防止手把的滑动而造成意外。
购物篮的容量应适中，既能满足顾客的购物需求，又能够轻松携带。
此外，购物篮的重量也应当控制在合理范围内，以免给顾客带来不必要的负担。
五、购物篮的保养和清洁超市应定期对购物篮进行保养和清洁。
购物篮应当定期进行检查，如有损坏或者磨损应及时更换。
购物篮的清洁工作也应做到定期进行，以保证购物篮的卫生、整洁。
这样不仅可以提升购物体验，还能够更好地保护顾客的健康。
六、购物篮的存放和回收超市应设立明显的购物篮存放区域，方便顾客在选购完成后随手放回购物篮。
同时，超市也应将购物篮回收的工作纳入日常管理中。
购物篮回收区域应设置明确的标识，告知顾客购物篮的归还位置，让顾客能够方便地归还购物篮。
结语：超市购物篮的布局设计对于提高购物体验和效率具有重要影响。
合理摆放购物篮、规划购物篮数量、设计人性化的购物篮以及定期的维护和清洁工作都是超市购物篮布局设计中需要考虑的因素。
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。
超市购物篮设计分析
人 因 工 程 论 文超市购物篮设计指导教师 孙林岩班 级 工硕51学 号 05083005姓 名 刘民婷日 期 2007年11月17日超市购物篮的设计问题及改进摘要：如今，超市已经成为了人们生活中重要的一部分，越来越多的人选择到超市购买家庭必需用品，而超市里的购物篮则是人们在购物时的主要工具。
人们在使用现在超市普遍提供的购物篮时是否感到舒适呢？本文对超市普遍提供的购物篮进行了一些分析，同时对其从适合消费者使用的方面做些改进，提出一些方案。
关键词：超市购物篮正文一、 超市购物篮的简要介绍随着我国经济的发展，“超市”这一种模式自引进后，成为了人们生活中重要的一部分，人们已经习惯于到超市中选购自己需要的各种生活用品。
在购物过程中，购物篮则成为了大家必不可少的工具。
尤其是家庭主妇，到超市购物已经成为了她们当中很多人的“固定工作”。
然而，在多次使用过程中，我发现不同超市所提供的购物篮在样式上都差不多，就如以下几幅图所展示的：从上图我们可以看出，大部分的超市都喜欢选用这种体积较大、形状近似长方体的购物篮。
或许这是从成本以及消费者的购物数量角度来考虑的：这样的购物篮能装入比较多的商品，两个提手的设计，使消费者在提的时候购物篮不容易摇晃。
二、 超市购物篮存在的问题现在超市提供的购物篮虽然在很大程度上方便了消费者，但仍然存在一些问题：1、很多购物篮的提手比较细，手掌受压较大，如果消费者购买比较多的商品，提着就会觉得手掌疼。
2、购物篮的体积比较大，消费者在提的时候为了避免购物篮磕着腿，总得把手伸出一段距离，手臂会很累。
并且，手腕必须向外旋转一定的角度，才能抓稳购物篮的提手。
如下图所示：3、消费者购物的时候往往购买不同的商品，比如食品、日用品等等，而购物篮里没有分格，这些东西往往都得放在一起。
一些消费者买了现做的食物，往往会弄脏别的东西。
有的消费者则不喜欢将食品和别的东西混在一起，觉得不太卫生。
基于购物篮存在的上述问题，我根据人手的结构等相关知识，对其从以上三个方面进行了一些改进。
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。
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%”。
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人 因 工 程 论 文超市购物篮设计指导教师 孙林岩班 级 工硕51学 号 05083005姓 名 刘民婷日 期 2007年11月17日超市购物篮的设计问题及改进摘要：如今，超市已经成为了人们生活中重要的一部分，越来越多的人选择到超市购买家庭必需用品，而超市里的购物篮则是人们在购物时的主要工具。
人们在使用现在超市普遍提供的购物篮时是否感到舒适呢？本文对超市普遍提供的购物篮进行了一些分析，同时对其从适合消费者使用的方面做些改进，提出一些方案。
关键词：超市购物篮正文一、 超市购物篮的简要介绍随着我国经济的发展，“超市”这一种模式自引进后，成为了人们生活中重要的一部分，人们已经习惯于到超市中选购自己需要的各种生活用品。
在购物过程中，购物篮则成为了大家必不可少的工具。
尤其是家庭主妇，到超市购物已经成为了她们当中很多人的“固定工作”。
然而，在多次使用过程中，我发现不同超市所提供的购物篮在样式上都差不多，就如以下几幅图所展示的：从上图我们可以看出，大部分的超市都喜欢选用这种体积较大、形状近似长方体的购物篮。
或许这是从成本以及消费者的购物数量角度来考虑的：这样的购物篮能装入比较多的商品，两个提手的设计，使消费者在提的时候购物篮不容易摇晃。
二、 超市购物篮存在的问题现在超市提供的购物篮虽然在很大程度上方便了消费者，但仍然存在一些问题：1、很多购物篮的提手比较细，手掌受压较大，如果消费者购买比较多的商品，提着就会觉得手掌疼。
2、购物篮的体积比较大，消费者在提的时候为了避免购物篮磕着腿，总得把手伸出一段距离，手臂会很累。
并且，手腕必须向外旋转一定的角度，才能抓稳购物篮的提手。
如下图所示：3、消费者购物的时候往往购买不同的商品，比如食品、日用品等等，而购物篮里没有分格，这些东西往往都得放在一起。
一些消费者买了现做的食物，往往会弄脏别的东西。
有的消费者则不喜欢将食品和别的东西混在一起，觉得不太卫生。
基于购物篮存在的上述问题，我根据人手的结构等相关知识，对其从以上三个方面进行了一些改进。
三、 改进原则及原理（一） 改进原则根据以上存在的问题，在对购物篮进行改进的时候，应该以消费者使用时感到舒适为基本原则。
1、尽量使使用者手掌在抓提手的时候手掌和手指感到舒服。
2、尽量使使用者的手在提购物篮的时候保持自然的姿势，即手臂不需要往外伸出比较大的距离，手腕不需要向外旋转比较大的角度。
否则在提购物篮时间过久的时候，容易造成手臂肌肉、手腕酸痛。
3、尽量满足顾客的不同需要。
（二）改进原理人在提东西的时候，主要是使用到了手指关节、手腕关节、小臂和大臂之间的肘关节的运动，以及大臂、小臂上肌肉的力量。
下面是人体关于关节和肌肉这两方面的一些基本内容[注1]：1、关节。
骨与骨之间的连接组织中有腔隙，失去连续性，此即动关节。
人的手指关节、手腕关节、小臂和大臂之间关节的运动都属于动关节。
人体关节的所有运动可总结为四种运动：滑动运动、角度运动、旋转运动、环转运动。
（1） 滑动运动。
一种最简单的运动，相对关节面的形态基本一致，活动量微小。
（2） 角度运动。
是一种临近的两骨绕轴离开或收拢，可产生角度的增大或减小的运动。
通常有屈伸和收展两种形式。
①屈、伸运动。
关节沿矢状面运动，使相邻关节的两骨互相接近，角度减小时为屈，反之为伸。
如健身的人拿着哑铃上下运动，小臂绕着关节的运动即为屈、伸运动。
②内收、外展运动。
关节沿冠状面运动，骨向正中面者称为“内收”，反之称为“外展”。
（3） 旋转运动。
骨环绕垂直轴运动时成为旋转运动。
骨由前向内侧旋转时，称为“旋内”；向外侧旋转时则称为“旋外”。
就如同消费者提购物篮时，小臂和大臂之间的肘关节的运动，便为“旋外”。
（4） 环转运动。
骨的上端在原位转动，下端则做圆周运动，全骨活动的结果犹如描绘一个圆锥体的图形，这样的运动称为“环转运动”。
比如，小臂绕着小臂和大臂之间的肘关节做圆周运动，即为环转运动。
凡具有进行冠状和矢状两轴活动能力的关节，都能做环转运动。
通过分析可以看出，人在提购物篮的时候，主要的关节活动是肘关节和手腕腕关节的旋转运动，以及手指指关节的屈、伸运动。
而成年人各关节的活动范围和人体保持舒适姿势时的关节调节范围如下表所示：身体部位 关节 活动情况 最大角度 最大范围 舒适调节范围 下臂对上臂 肘关节 弯曲、伸展 +145～0 145 +85～+10手对下臂 腕关节 外摆、内摆弯曲、伸展 +30～-20+75～-60501350①注①：拇指向下，全手对横轴的角度为12º。
从表中可以看出，人手在保持舒适姿态时，调节范围为0º，也就是说，尽量不要使腕关节摆动过大的角度。
2、肌肉。
人体的运动必然会引起骨骼肌的收缩或伸展。
骨骼肌具有以下四种物理特性：收缩性、伸展性、弹性、黏滞性。
（1） 收缩性。
收缩性表现为肌肉纤维长度的缩短和张力的变化，肌肉有静止状态和运动状态。
处于静止状态的肌肉并不是完全休息放松的，其中少数运动部位的肌肉保持轻微的收缩，即保持一定的紧张度，用以维持人体的一定姿势；处于运动状态的肌肉，肌纤维明显缩短，肌肉周径增大，肌肉收缩时肌纤维长度比静止时缩短1/3～1/2。
（2） 伸展性。
骨骼肌与弹性橡皮相似，不但可以收缩，在受外力作用时还会伸长，这种特性为伸展性。
当外力解除后，被拉长的肌肉纤维又可复原。
（3） 弹性。
肌肉有受压变形、外力解除即可复原的特性。
（4） 黏滞性。
这是原生质的普遍特性，主要是由于其内部含有胶状物的缘故。
肌纤维的这种特性，在肌肉收缩时产生阻力，为此需要消耗一定的能量。
气候寒冷时，肌肉的黏滞性增加；气温升高后，可减小肌肉的黏滞性。
这可保证人动作的灵活性，避免肌肉拉伤。
由肌肉的特点可看出，在提购物篮的时候，手臂的肌肉长时间保持伸展性，容易造成肌肉疲劳。
肌肉疲劳是体力劳动中作业负荷的结果，也称生理疲劳。
此种疲劳又分为个别器官疲劳和全身疲劳。
个别器官疲劳常发生于仅需要个别器官或肢体参与的作业。
在提购物篮的时候，需要用到的是手臂的力量，因此常常在手臂处产生酸痛感。
这对经常到超市购买商品的消费者，尤其是那些家庭主妇们来说，是很不好的。
而现在的购物篮在设计上，使得消费者在使用的时候需要向外伸出一段距离，因此手臂肌肉受到的拉力更大，也更容易疲劳。
在一般作业和生活中，包括静态施力和动态施力两种。
静态施力的作业方式易于导致肌肉过早疲劳，比如长时间手持或抓握物体。
静态肌肉施力会加速肌肉疲劳过程，引起肌肉酸痛。
若长期受静态肌肉施力影响，酸痛可由肌肉扩展到腱、关节和其他组织，并损伤这些组织，引起永久性疼痛。
同时，不自然地抓握工具，也可能导致前臂疼痛、腱部炎症。
那么，造成现在人们在提购物篮时手臂容易酸痛的原因是什么呢？我们可以根据下图进行一个简单的受力分析：以手掌为研究对象，它主要受到两个方向的力，一个是购物篮给它的向下的拉力F1，等于购物篮的重力；此外，还受到手臂肌肉对它的拉力F2以及其他的力（此处省略）。
这两个力之间有一个角度а，使得F2＝F1/sinα，当α增大时，sinα增大，这样手臂肌肉对手掌的拉力F2便减小。
这也就解释了为什么人们在手自然下垂的方向上提东西时感觉是最舒适的，而一旦需要向外伸展提东西，便容易感到手臂酸痛。
通过对人手关节和肌肉特点的一些分析，可以总结出在设计购物篮时应注意的一些问题：（1）避免单肢承重，以免负荷不平衡。
尤其是消费者购物较多的时候，应采用推车等形式。
（2）避免不协调的腕部方位。
腕部偏离其中位后，手的握持力将有减损。
而且，别扭的手部方位将导致腕部疼痛，如果时间过长，还会导致腕道综合症、腱鞘炎等。
使手腕部处于平直状态，便可以解决该问题。
（3）避免掌部组织受压。
应适当设计工具把手，加大其与手部的接触面积，分散压力。
把手的直径大小直接与使用者的手部尺寸和作业要求相关。
对于方盒物体上的把手，31mm 至38mm的直径有利于保持最大握力。
此外，把手长度一般应保持四个手指能够握持，至少应有100mm，120mm时能舒服地握持。
适当的把手角度设计也有利于保持腕部平直，避免损伤。
四、改进方案及评价1、购物车这是超市里另一种常见的工具。
如果人们购买较多的商品，便需要手推车来搬运，这样不但省事，也使人们避免了提过重的物品，加重手的负担。
2、改变购物篮提手的方向上图是我自己设计的购物篮。
这个购物篮在靠近人腿部的内侧是往外凸的，这样可以避免在使用的时候，手臂向外伸出一段距离。
同时，由于提手的方向与手腕自然状态下的方向一致，也避免了手腕的转动。
此外，由于购物篮内侧中部的内凹，消费者可以将食品和生活用品分别放在前部和后部，以免混在一起。
同时，购物篮的前后部以及提手的位置设计应能使购物篮在使用过程中保持稳定，不至于摇晃。
除此之外，也可以在内凹的部分铺上一层质软的材料，这样在购物篮与腿部接触时，减轻购物篮对腿部的压力。
购物篮的高度、长度以及宽度都应根据人体测量的数据来进行设计。
在设计购物篮内凹宽度及长度时，还应考虑到人走一步所迈出距离，否则腿在走动过程中很容易碰到购物篮，这样的设计反而会变成累赘。
提手中部应加上一圈软质胶圈，直径以及长度应根据人手的大小来设计，这样便能减轻手掌受压的大小。
购物篮的四个棱也应该设计成圆角，这样如果不小心被棱碰到，也不会很疼。
3、使用小手推车在网上我看到这样的一幅图片：这是一个顾客自己“设计”的小推车。
这样在购买不是特别多、但提着又比较重的物品时，也能方便地使用。
类似这样的小推车，已经有人设计了出来，下图是根据网页上的图片画出的：像这样的手推车把柄可以设计成可伸缩性的，以适应不同身高的人使用。
五、结语在生活中人们常常会感觉到使用的一些工具用起来不是很舒服，这就需要我们自己多观察、多思考，以改进我们所使用的工具。
而这也是人因工程所希望达到的目的。
在对购物篮进行改造的时候，我翻阅了一些书籍，对人手的结构和姿势作了分析，同时观察了大部分消费者在使用购物篮时所做出的手部动作，再结合自己的一些感受，总结出了上述三个方案。
其实，还有其他类型的购物工具，比如将童车与购物篮相结合等等。
在分析过程中，我也遇到了一些困难。
因为能找到的资料不是很多，所以就得将找到的知识加以分析。
而在原理中的受力分析，则是根据自己以前所学的物理知识来进行的，因此不一定具有说服力。
这也是原理分析中的一个缺点。
总之，工具的设计需要相关理论的说明，以及对工具的了解，才能对工具进行更好的改进。
[注1]：部分内容引自《人因工程》（孙林岩）参考文献：【1】人因工程孙林岩中国科学出版社2005.01 【2】工业工程手册汪应洛东北大学出版社1999【3】工业工程手册王恩亮机械工业出版社2006【4】人机工程学应用刘春荣上海人民美术出版社 2004.07。