1. 概述
1.1 概述
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
以热力图的形式展示两种产品之间的关联度，颜色的深浅表示关联度的高低，如下图所示：
1.4 实现思路
关联分析由以下指标进行衡量。
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
2.1 上传数据
示例数据：
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 计算「A商品的订单数」
1）选择「购物篮分析数据」数据，点击「创建分析表」，创建空白分析表，如下图所示：
2）将「分析表」重命名为「A商品的订单数」，点击「+>选字段」添加选字段步骤，选择「单据编码」和「商品名称」字段，如下图所示：
3）新增「分类汇总」，将「单据编码」字段拖入汇总，重命名为「A商品的订单数」；将「商品名称」字段拖入分类，重命名为「A商品名称」，如下图所示：
2.2.2 计算「B商品订单数」
1）选择「购物篮分析数据」，点击创建「B商品订单数」分析表，点击「+>选字段」添加选字段步骤，选择「单据编码」和「商品名称」字段，如下图所示：
2）新增「分类汇总」，将「单据编码」拖入汇总，重命名为「B商品订单数」；将「商品名称」拖入分类，重命名为「B商品订单数」，如下图所示：
2.2.3 计算「总购买订单数」
1）选择「购物篮分析数据」，点击创建「购物篮分析」分析表，点击「+>选字段」添加选字段步骤，选择「单据编码」和「商品名称」字段，如下图所示：
2）新增「分类汇总」，将「单据编码」拖入汇总，并重命名为「总订单数」，选择「合并上一步数据」，如下图所示：
3）选择「单据编码」和「商品名称」字段，点击「确定」，如下图所示：
2.2.4 计算「同时购买A和B订单数」
1）添加「左右合并」，合并「购物篮分析数据」中的「单据编码」和「商品名称」字段，如下图所示：
2）选择「并集合并」，合并依据为「单据编码」，如下图所示：
3）添加「分类汇总」步骤，将「单据编码」 、「总订单数」、「商品名称」以及「商品名称1」拖入分类，将「商品名称」重命名为「A商品名称」，「商品名称1」重命名为「B商品名称」 ，如下图所示：
4）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。
新增「筛选」步骤，添加公式条件：A商品名称!=B商品名称，如下图所示：
5）将「A商品名称」和「B商品名称」字段拖入分类，将「单据编码」拖入汇总，并重命名为「同时购买A和B的订单数」，点击 「合并上一步数据」，如下图所示：
6）合并「总订单数」字段，如下图所示：
2.3 左右合并求商品组合
1）添加「左右合并」，选择之前我们创建的「A商品的订单数」，选择「A商品名称」和「A商品的订单数」字段，如下图所示：
2）选择「左合并」，合并依据为「A商品名称」，如下图所示：
3）添加「左右合并」，选择之前我们创建的「B商品订单数」，选择「B商品名称」和「B商品订单数」字段，如下图所示：
2）选择「左合并」，合并依据为「B商品名称」，如下图所示：
2.4 计算支持度、置信度、提升度
2.4.1 求「支持度」
支持度=同时购买A和B订单数/总订单数，选择「新增字段>公式」，新增「支持度」字段，如下图所示：
2.4.2 求「置信度」
置信度=同时购买A和B订单数/A商品的订单数，选择「新增字段>公式」，新增「置信度」字段，如下图所示：
2.4.3 求「提升度」
提升度=支持度/((A商品的订单数/总订单数)*(B商品订单数/总订单数))，选择「新增字段>公式」，新增「提升度」字段，如下图所示：
2.4.4 删除重复值
1）前面的计算会导致数据中出现多条重复数据，可以使用「删除重复数据」功能进行去重。点击「」
2）勾选去重的字段：B商品名称、A商品名称、支持度、置信度、提升度，如下图所示：
3）这样就将重复数据去除了，效果如下图所示：
2.5 制作图表
点击「添加图表」，选择「热力图」进行展示，将字段拖入对应额区域。在热力图中，如果两种商品的提升度高，证明两中国商品的关联度高，组合方式有效，可以考虑放在一起售卖。如下图所示：
2.6 效果展示
详情参见本文 1.3 节
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