1. 概述编辑
1.1 概念
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，即「购物篮分析」。
1.2 解决的问题
找出顾客购买行为的模式：
比如用户买了A商品，是否会对B商品产生什么影响？
不同的用户是否具有不同的购买模式？
哪些产品应该放在一起进行捆绑销售？
1.3 预期效果
详情仪表板链接请参见：购物篮分析
1.4 实现思路
关联分析由以下指标进行衡量。
| 定义 | 概率描述 | 举例说明 | |
|---|---|---|---|
| 支持度 | 支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。 支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，显然支持度越大，关联规则越重要。 | 物品集A对物品集B的支持度support（A==>B）=P（A n B） | 今天共有10笔订单，其中同时购买牛奶和面包的次数是6次，那么牛奶+面包组合的支持度就是6/10=60% |
| 置信度 | 置信度是指购买A之后又购买B的条件概率，简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率 | 物品集A对物品集B的置信度confidence（A==>B）=P（A|B） | 今天共有10笔订单，其中购买A的次数是8，同时购买A和B的次数是6，则其置信度是6/8=75% |
| 提升度 | 先购买A对购买B的提升作用，用来判断商品组合方式是否具有实际价值，是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数，大于1说明该组合方式有效，小于1则说明无效。 | L= P（A n B） /[P（A）*P（B）] | 今天共有10笔订单，购买A的次数是8，购买B的次数是6，购买A+B的次数是6，那么提升度是0.6/（0.8*0.6）>1，因此A+B的组合方式是有效的。 |
支持度计算公式：同时购买A和B订单数/总购买订单数
置信度计算公式：同时购买A和B订单数/购买A的订单数
提升度计算公式：支持度/((购买A次数/总购买订单数)*(购买B次数/总购买订单数))
2. 示例编辑
示例数据：「功能数据>第一张仪表板>集团商品销售总表」
2.1 计算总购买商品数
进入数据准备>业务包下，点击「添加表」，创建自助数据集，勾选「集团商品销售总表」下的所有字段，如下图所示：
选择分组汇总，将「单据编码」分别拖入「分组」和「汇总」栏，并设置汇总栏汇总方式为「去重计数」，如下图所示：
创建「新增列」，命名为「总购买数」，对单据编码个数求和，点击「确定」，如下图所示：
命名并保存自助数据集即可。
2.2 计算购买单个商品(A)订单数
创建新的自助数据集，勾选「集团商品销售总表」下的所有字段，如下图所示：
选择分组汇总，将「商品名称」拖入「分组」将「单据编码」拖入「汇总」栏，并设置汇总栏汇总方式为「去重计数」，如下图所示：
命名并保存自助数据集即可。
2.3 数据合并
此时需要复制一列相同的商品类别，将两列合并在一起，就可以分出比如A+A、A+B、B+A等的商品组合。
创建自助数据集，勾选「集团商品销售总表」下的所有字段，如下图所示：
选择「左右合并」，合并数据集为「集团商品销售总表」下的「单据编码」和「商品名称」，点击「确定」，设置合并方式为「并集合并」，合并依据为「单据编码」，如下图所示：
此时就已经有类似 A+A、A+B、B+A 等的商品组合。
2.4 计算组合商品的购买次数
很显然不需要类似 A+A 的组合，因此将商品名称相同的数据过滤掉。
选择过滤，点击「添加公式」，输入函数商品名称!=集团商品销售总表-商品名称，点击「确定」，如下图所示：
我们计算购买一次即一个订单，由于数据有重复，因此需要去掉相同订单购买同一个商品的数据，新增分组汇总，选择「单据编码」、「商品名称」、「集团商品销售总表」到分组栏，如下图所示：
添加一个辅助列，也就是值为1的常数列，然后再新增一列，将相同类别的商品求和，也就是计算相同类别商品中 1 的个数，作为每个商品组合的次数，如下图所示：
2.5 计算购买商品组合中另一商品数(B)
选择「新增列」，输入名称，计算同一「集团商品销售总表-商品名称」中计数个数，点击「确定」，如下图所示：
2.6 合并总购买数和单个商品购买数
需要将 2.1 2.2 中创建的自助数据集合并在该表中，方便之后计算。
选择左右合并，将「总购买数」下的「总购买数」和「单据编码」字段添加至合并字段，点击「确定」，选择合并方式「左合并」，合并依据「单据编码」，如下图所示：
同理，将2.2 节创建的自助数据集合并，合并依据为「商品名称」，如下图所示：
2.7 计算支持度、置信度、提升度
选择「新增列」，命名并输入计算公式：组合商品购买次数/总购买数，点击「确定」，如下图所示：
选择「新增列」，命名并输入计算公式：组合商品购买次数/购买单个商品（A）数，点击「确定」，如下图所示：
选择「新增列」，命名并输入计算公式：支持度/((购买A次数/总购买数)*(购买B次数/总购买数))，点击「确定」，如下图所示：
命名保存自助数据集即可。
2.8 创建仪表板
在仪表板选择新建自助数据集，点击「确定」，选择「自定义图表」，将「集团商品销售总表-商品名称」和「商品名称」拖入横轴和纵轴，选择「矩形块」，将支持度字段拖入颜色框和标签框，由于合并导致自助数据集数据有重复，可将标签中的支持度数据改为平均值计算方式，如下图所示：
此时「集团商品销售总表-商品名称」字段为「关联商品」，「商品名称」为「分析商品」。
除此之外也可以做本文 1.2 节内容，将「集团商品销售总表-商品名称」和「商品名称」拖入维度栏，将支持度字、置信度、提升度拖入指标栏，如下图所示：
注：由于合并导致自助数据集数据有重复，可将指标中的支持度、置信度、提升度数据改为平均值计算方式。
2.9 效果展示
详情参见本文 1.3 节。