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 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B对物品集A的置信 度P（B|A） | 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
2.1 左右合并求商品组合
以「单据编码」为合并依据，可以得到所有订单中产生的商品组合。
1）使用「集团商品销售总表」新建分析主题：购物篮分析。添加数据，勾选「单据编码」和「商品名称」。如下图所示：
2）添加「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」，如下图所示：
3）选择「左合并」，合并依据为「单据编码」，如下图所示：
4）添加字段设置更改名字。将「商品名称」作为 A 商品，「集团商品总表-商品名称」作为 B 商品。如下图所示：
2.2 计算需要的指标
由 1.4 节的公式可知需要的指标有：同时购买A和B的订单数、购买A的订单数、购买B的订单数、总购买订单数
2.2.1 求「购买A的订单数」
新增一列，按「A商品名称」进行分组，对分组后的单据编码进行去重计数，可以得到购买A的订单数。如下图所示：
2.2.2 求「购买B的订单数」
再添加一个新增汇总列，按「B商品名称」进行分组，对分组后的单据编码进行去重计数，可以得到购买B的订单数，如下图所示：
2.2.3 求「同时购买A和B的订单数」
添加一个新增汇总列，按「A商品名称」和「B商品名称」进行分组，对分组后的单据编码进行去重计数，可以得到同时购买A和B的订单数，如下图所示：
2.2.4 求「总购买订单数」
添加一个新增汇总列，对所有的单据编码进行去重计数，可以得到一共有多少订单，如下图所示：
以上所有的基础指标「同时购买A和B的订单数」、「购买A的次数」、「购买B的次数」、「总购买订单数」都已经计算得出了。接下来只需要计算支持度、置信度、提升度就可以了。
2.3 计算支持度、置信度、提升度
2.3.1 求「支持度」
支持度=同时购买A和B订单数/总购买订单数，新增公式列，如下图所示：
2.3.2 求「置信度」
置信度=同时购买A和B订单数/购买A的订单数，新增列，如下图所示：
2.3.3 求「提升度」
提升度=支持度/((购买A的订单数/总购买订单数)*(购买B的订单数/总购买订单数))，新增列，如下图所示：
2.4 去除AB相同的商品组合
当 A商品名称 和 B商品名称 相同时，它们是同一个产品，计算支持度、置信度、提升度没有意义。我们可以过滤掉这部分的商品组合，如下图所示：
完成以上步骤后，保存并更新该分析主题。
2.5 制作组件
1）使用刚刚保存的「购物篮分析」制作组件。选择「自定义图标」，将「A产品名称」和「B产品名称」分别拖入横轴和纵轴。
在图形属性设置矩形快，将「支持度」拖入颜色栏。由于作图会导致多订单的值相加，所以支持度的汇总方式需要选择平均。如下图所示：
2）再新建一个组件，展示「支持度」、「置信度」、「提升度」的明细数据。如下图所示：
其中「支持度、置信度、提升度」由于多订单会合并求和，所以它们的汇总方式要改为「平均」。数值格式设置为百分比，如下图所示：
2.6 效果展示
详情参见本文 1.3 节。