什么叫购物篮分析方法

Ⅰ 假如你是超市的管理人员,你该如何分析顾客的购物篮,并提高顾客的购物篮

我家开的只是小型超市。

对于购物篮和购物车。

购物篮是最容易脏的，而且大部分超市的购物篮型号也不同。

要看你用的是哪一种，一般我们每个月会清洗一次购物篮。

有损坏的会立刻更换。

但不是长期只用一种型号的，会更换 因为可以增加新鲜度顺便测试顾客接受哪一种。

购物车一定要定期清洗。

其实购物篮和购物车只要给人简洁大方干净方便的感觉就行了。

Ⅱ 哪些商品放在一起会提高销售量

婴儿的尿不湿和啤酒放在一起会提高销售量。

数据分析里有一个经典的案例，超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖，原因是经过数据分析发现，出来买尿不湿的家长以父亲居多，如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒，将有很大的概率购买，这样就可以提高啤酒的销售量。

这个案例可能很大多数人都听烂了，但是如果要问你这个案例背后的算法和本质是什么，可能就要难倒不少人了。

其实，这种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法，就叫做商品关联分析法，也叫作“购物篮分析”。

购物篮分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛，但是很多人仅仅是照猫画虎，做一点表面的购买率关联分析就行了，其实真正的商品关联分析可不是这么浅显简单。

商品关联分析的定义和目的

关联大家应该都很好理解，就是反映某个事物与其他事物之间相互依存关系的，在商品关联分析的定义是，通过对顾客的购买记录数据库进行某种规则的挖掘，最终发现顾客群体的购买习惯的内在共性。

内在共性，举个简单例子，一般来说女性去超市买的东西是化妆品、服装、时蔬等等，而男性去超市买的东西大多是日用品，所以超市里会设置女性专柜和男性专柜，通过简单的客户分群实现商品分类。

我们都知道，做数据分析的目的就是找到数据之间的关联和联系，而对于产品或商品来说，我们的目的是找出顾客购买行为的模式，比如说用户买了A商品，是否会对B商品产生什么影响；比如用户今天的购买行为，会不会对明天的销售量带来影响；比如不同的用户是否具有不同的购买模式，等等。

而这种挖掘方式要基于一定的规则，这个规则就是进行关联分析的算法，也就是下面我们要说的内容。

Ⅲ 淘宝 宝贝详情页如何做关联

1、登录淘宝/天猫卖家账号，进入卖家中心，在左侧导航栏找到【我订购的应用】中的【火牛】，点击登录并授权。

(3)什么叫购物篮分析方法扩展阅读：

通过购买所谓的“深度排名”软件，便可以将自家淘宝网店的商品排名提升至首页？不少淘宝店主信以为真，购买后才发现上当受骗。日前，上海市公安局在广西桂林警方的协助下，经过数月缜密侦查，成功捣毁了一个以“提升淘宝店铺宝贝排名”为诱饵实施诈骗的特大跨省诈骗团伙。

2016年8月，刘某收到一条可以将淘宝网店商品排名提升至首页的服务推送信息，想要提升自家网店销量的刘某便与对方取得联系。对方称，使用他们提供的“深度排名”软件，打开软件输入需要提升排名的宝贝链接和关键词后，该软件可以使输入的宝贝排名提升至首页。

刘某见对方出示截图，确实能将某件商品提升至首页，便按照对方要求于2016年8月8日、8月9日通过电脑操作，分两次转账共计4800元到对方提供的支付宝账户，并按照指导下载对方提供的“深度排名”软件进行操作。

但刘某很快发现，不论自己怎么操作，都无法将自家商品排名提升。意识到上当受骗后，刘某于2016年11月向上海市公安局黄浦分局报案。接报后，黄浦分局立即成立专案组进行调查。专案组分析认为该案的关键在于“深度排名”软件是否具有该公司宣称的实际作用。

因此，专案组提前通过软件鉴定部门对调取的软件进行鉴定。鉴定结论是：“深度排名”软件具备自动获取指令并向淘宝提交表单搜索指令中的关键词，访问指令中商品链接的功能，但未检出“深度排名”软件具备提升指定淘宝商品搜索排名的作用。

侦查员通过淘宝网了解到，淘宝网服务中心有明确描述：根据淘宝网首页的人机识别模块，可以区分通过键盘输入搜索而后通过鼠标点击操作的正常搜索行为和通过机器提交表单搜索后直接对宝贝链接进行访问的虚假搜索行为。在淘宝的综合排序中，对此类通过软件构造的虚假搜索行为形成的访问量不计入淘宝综合排序中。

Ⅳ 我有一批保存在excel中的超市数据，分别是订单号和产品名称，想做一个购物篮分析，请问如何做呢急求~

同类别商品做个透视即可！可以做多个，可以做出那个商品购买的最多，也可以晒出，也可以晒出那个你要求的，一个订单，多个产品呢，到时候排序下即可，

Ⅳ 数据挖掘中实用分析方法有哪些

基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。

MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。

MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能借由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

2.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借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，企业借由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可借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：

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。

经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

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：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。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。保险业能借由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。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。

3.决策树

决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

4.遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

5.聚类分析

聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。

Ⅵ 商品分析-品类篇-购物篮分析

之前写过购物相关的内容，这其中有几个指标，像支持度、置信度、提升度都要理解一下，详情参考：

这一篇也是正好要用到，就来回顾下

背景：
我想看看各品类之间的关联性，有没有出镜率比较高的组合品类

首先处理我们的订单数据，这里可以直接使用订单明细数据，因为我这里是品类，所以不需要到商品明细，我就做了个聚合，当然，不处理，直接在python中做个聚合也是一样的

数据格式如下：

我这里保留了：订单号、品类名、销量
这个销量在这里其实用不到，后面会转化掉的

这里的固定格式，就是mlxtend中需要的格式，因为我们要使用它的包，所以按照约定来就行了。

固定格式是这样的，每个订单一行，然后将品类拆分到column

就是上图这个样子，这里还可以看看每个品类之间的相关性
哦，这里的NaN需要填充0

pandas里看相关系数，非常简单

这就是两两品类之间的相关系数，
这里，再用数据热力图展示下

好像没啥特别的

当前我的单元格中是销量，这里需要统一转换为0、1也就是表示该品类是否在该订单中出现，只要标识是否出现即可，并不需要销量这种额外的东西

关于这个 apriori ，可以参考官方手册： Frequent Itemsets via Apriori Algorithm

这里传入了了一个参数，最小支持度
返回的结果集，就是一个DataFrame

从数据来看哈，我这里的品类之间的关联性很小

支持度最高的组合是面部护肤和面膜，这是不是说明，用户更倾向于购买单品类商品呢？

支持度是出现的一个概率，我们还要看看置信度

这里生成的是关联规则

我这里最高的置信度也就17%，提升度都是<1的，貌似没有啥关联性，哈哈哈