什麼叫購物籃分析方法

Ⅰ 假如你是超市的管理人員,你該如何分析顧客的購物籃,並提高顧客的購物籃

我家開的只是小型超市。

對於購物籃和購物車。

購物籃是最容易臟的，而且大部分超市的購物籃型號也不同。

要看你用的是哪一種，一般我們每個月會清洗一次購物籃。

有損壞的會立刻更換。

但不是長期只用一種型號的，會更換 因為可以增加新鮮度順便測試顧客接受哪一種。

購物車一定要定期清洗。

其實購物籃和購物車只要給人簡潔大方干凈方便的感覺就行了。

Ⅱ 哪些商品放在一起會提高銷售量

嬰兒的尿不濕和啤酒放在一起會提高銷售量。

數據分析里有一個經典的案例，超市裡經常會把嬰兒的尿不濕和啤酒放在一起售賣，原因是經過數據分析發現，出來買尿不濕的家長以父親居多，如果他們在買尿不濕的同時看到了啤酒，將有很大的概率購買，這樣就可以提高啤酒的銷售量。

這個案例可能很大多數人都聽爛了，但是如果要問你這個案例背後的演算法和本質是什麼，可能就要難倒不少人了。

其實，這種通過研究用戶消費數據，將不同商品之間進行關聯，並挖掘二者之間聯系的分析方法，就叫做商品關聯分析法，也叫作「購物籃分析」。

購物籃分析在電商分析和零售分析中應用相當廣泛，但是很多人僅僅是照貓畫虎，做一點表面的購買率關聯分析就行了，其實真正的商品關聯分析可不是這么淺顯簡單。

商品關聯分析的定義和目的

關聯大家應該都很好理解，就是反映某個事物與其他事物之間相互依存關系的，在商品關聯分析的定義是，通過對顧客的購買記錄資料庫進行某種規則的挖掘，最終發現顧客群體的購買習慣的內在共性。

內在共性，舉個簡單例子，一般來說女性去超市買的東西是化妝品、服裝、時蔬等等，而男性去超市買的東西大多是日用品，所以超市裡會設置女性專櫃和男性專櫃，通過簡單的客戶分群實現商品分類。

我們都知道，做數據分析的目的就是找到數據之間的關聯和聯系，而對於產品或商品來說，我們的目的是找出顧客購買行為的模式，比如說用戶買了A商品，是否會對B商品產生什麼影響；比如用戶今天的購買行為，會不會對明天的銷售量帶來影響；比如不同的用戶是否具有不同的購買模式，等等。

而這種挖掘方式要基於一定的規則，這個規則就是進行關聯分析的演算法，也就是下面我們要說的內容。

Ⅲ 淘寶 寶貝詳情頁如何做關聯

1、登錄淘寶/天貓賣家賬號，進入賣家中心，在左側導航欄找到【我訂購的應用】中的【火牛】，點擊登錄並授權。

(3)什麼叫購物籃分析方法擴展閱讀：

通過購買所謂的「深度排名」軟體，便可以將自家淘寶網店的商品排名提升至首頁？不少淘寶店主信以為真，購買後才發現上當受騙。日前，上海市公安局在廣西桂林警方的協助下，經過數月縝密偵查，成功搗毀了一個以「提升淘寶店鋪寶貝排名」為誘餌實施詐騙的特大跨省詐騙團伙。

2016年8月，劉某收到一條可以將淘寶網店商品排名提升至首頁的服務推送信息，想要提升自家網店銷量的劉某便與對方取得聯系。對方稱，使用他們提供的「深度排名」軟體，打開軟體輸入需要提升排名的寶貝鏈接和關鍵詞後，該軟體可以使輸入的寶貝排名提升至首頁。

劉某見對方出示截圖，確實能將某件商品提升至首頁，便按照對方要求於2016年8月8日、8月9日通過電腦操作，分兩次轉賬共計4800元到對方提供的支付寶賬戶，並按照指導下載對方提供的「深度排名」軟體進行操作。

但劉某很快發現，不論自己怎麼操作，都無法將自家商品排名提升。意識到上當受騙後，劉某於2016年11月向上海市公安局黃浦分局報案。接報後，黃浦分局立即成立專案組進行調查。專案組分析認為該案的關鍵在於「深度排名」軟體是否具有該公司宣稱的實際作用。

因此，專案組提前通過軟體鑒定部門對調取的軟體進行鑒定。鑒定結論是：「深度排名」軟體具備自動獲取指令並向淘寶提交表單搜索指令中的關鍵詞，訪問指令中商品鏈接的功能，但未檢出「深度排名」軟體具備提升指定淘寶商品搜索排名的作用。

偵查員通過淘寶網了解到，淘寶網服務中心有明確描述：根據淘寶網首頁的人機識別模塊，可以區分通過鍵盤輸入搜索而後通過滑鼠點擊操作的正常搜索行為和通過機器提交表單搜索後直接對寶貝鏈接進行訪問的虛假搜索行為。在淘寶的綜合排序中，對此類通過軟體構造的虛假搜索行為形成的訪問量不計入淘寶綜合排序中。

Ⅳ 我有一批保存在excel中的超市數據，分別是訂單號和產品名稱，想做一個購物籃分析，請問如何做呢急求~

同類別商品做個透視即可！可以做多個，可以做出那個商品購買的最多，也可以曬出，也可以曬出那個你要求的，一個訂單，多個產品呢，到時候排序下即可，

Ⅳ 數據挖掘中實用分析方法有哪些

基於歷史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)來預測未來案例的一些屬性(attribute)，通常找尋最相似的案例來做比較。

MBR中有兩個主要的要素，分別為距離函數(distance function)與結合函數(combination function)。距離函數的用意在找出最相似的案例;結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。

MBR的優點是它容許各種型態的數據，這些數據不需服從某些假設。另一個優點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關於新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發現最佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預測、醫學診療、反應的歸類等方面。

2.購物籃分析

購物籃分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品， 找出相關的聯想(association)規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。

購物籃分析基本運作過程包含下列三點：

選擇正確的品項：這里所指的正確乃是針對企業體而言，必須要在數以百計、千計品項中選擇出真正有用的品項出來。

經由對共同發生矩陣(co-occurrence matrix)的探討挖掘出聯想規則。

克服實際上的限制：所選擇的品項愈多，計算所耗費的資源與時間愈久(呈現指數遞增)，此時必須運用一些技術以降低資源與時間的損耗。

購物籃分析技術可以應用在下列問題上：針對信用卡購物，能夠預測未來顧客可能購買什麼。對於電信與金融服務業而言，經由購物籃分析能夠設計不同的服務組合以擴大利潤。保險業能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合並作預防。對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導致並發症的判斷依據。

3.決策樹

決策樹(Decision Trees)在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。

4.遺傳演算法

遺傳演算法(Genetic Algorithm)學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數(fitness function)決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 (cluster)問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。

5.聚類分析

聚類分析(Cluster Detection)這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。

Ⅵ 商品分析-品類篇-購物籃分析

之前寫過購物相關的內容，這其中有幾個指標，像支持度、置信度、提升度都要理解一下，詳情參考：

這一篇也是正好要用到，就來回顧下

背景：
我想看看各品類之間的關聯性，有沒有出鏡率比較高的組合品類

首先處理我們的訂單數據，這里可以直接使用訂單明細數據，因為我這里是品類，所以不需要到商品明細，我就做了個聚合，當然，不處理，直接在python中做個聚合也是一樣的

數據格式如下：

我這里保留了：訂單號、品類名、銷量
這個銷量在這里其實用不到，後面會轉化掉的

這里的固定格式，就是mlxtend中需要的格式，因為我們要使用它的包，所以按照約定來就行了。

固定格式是這樣的，每個訂單一行，然後將品類拆分到column

就是上圖這個樣子，這里還可以看看每個品類之間的相關性
哦，這里的NaN需要填充0

pandas里看相關系數，非常簡單

這就是兩兩品類之間的相關系數，
這里，再用數據熱力圖展示下

好像沒啥特別的

當前我的單元格中是銷量，這里需要統一轉換為0、1也就是表示該品類是否在該訂單中出現，只要標識是否出現即可，並不需要銷量這種額外的東西

關於這個 apriori ，可以參考官方手冊： Frequent Itemsets via Apriori Algorithm

這里傳入了了一個參數，最小支持度
返回的結果集，就是一個DataFrame

從數據來看哈，我這里的品類之間的關聯性很小

支持度最高的組合是面部護膚和面膜，這是不是說明，用戶更傾向於購買單品類商品呢？

支持度是出現的一個概率，我們還要看看置信度

這里生成的是關聯規則

我這里最高的置信度也就17%，提升度都是<1的，貌似沒有啥關聯性，哈哈哈