上世紀90年代，美國的沃爾瑪超市收銀員發現了一個奇怪的現象，結賬時乘客的購物車裡，啤酒和紙尿褲總是擺在一起。
1、何為購物籃分析？
購物籃指的是超級市場內供顧客購物時使用的裝商品的籃子，當顧客付款時這些購物籃內的商品被營業人員透過收款機一一登記結算並記錄。所謂的
購物籃分析(Market Basket Analysis)就是透過這些購物籃子所顯示的資訊來研究顧客的購買行為
。
購物籃分析是商場常用的一種分析手段，經典案例“
啤酒和紙尿褲搭配售賣
”就是一種購物籃分析。
美國學者Agrawal在發現啤酒和紙尿褲經常一起出現在顧客購物籃中後，進行了研究，發現原因出自“奶爸”這一群體。
首先，從時間上，週末比工作日購買紙尿褲喝啤酒的頻率更多；其次，爸爸們喜歡看體育節目，而且更愛邊喝啤酒邊看，且美國的體育節目多在週末扎堆。所以，當週末母親需要給孩子換紙尿褲時，通常會讓正在看球的奶爸去買。奶爸出去買紙尿褲，會順便帶些啤酒回來。
2、購物籃分析的目的
完成購物籃分析，能給實際銷售帶來哪些優勢呢？
1、最佳化商品配置：可以釐清哪些商品可以一起購買，關聯商品可以最佳化陳列方式、進行促銷等；
2、瞭解客戶需求：分析出顧客的購買習慣，顧客購買商品的時間、地點等；
3、分析銷售趨勢：利用資料倉庫對品種和庫存的趨勢進行分析，選定需要補充的商品，研究顧客購買趨勢，分析季節性購買模式，確定降價商品。
3、如何做購物籃分析
目前在網路上搜索到的購物籃分析教程，幾乎都要用到R語言。
如何不寫程式碼就能完成一次資料分析呢？
小九就用用自助式資料分析工具九數云為大家演示如何進行購物籃資料分析。（九數雲-免費的線上資料分析工具，讓分析更有趣）
購物籃分析的關鍵衡量指標有三個：
1、支援度 2、置信度 3、提升度
。
為了講解這三個衡量指標，小九先給大家舉個例子，後續都依靠這個例子講解
假設某一超市在一個月內賣出了100件商品，其中A商品有5單，B商品有10單，同時購買A、B商品的有3單。
購買A商品的機率 P（A）=（5/100）*100%=5%
購買B商品的機率 P（B）=（10/100）*100%=10%
同時購買A、B商品的機率 P（A∩B）=（3/100）*100%=3%
支援度
支援度是指A商品和B商品同時被購買的機率，或者說某個商品組合的購買次數佔總商品購買次數的比例，代表了這個
組合的可靠程度。
支援度說明了這條規則在所有事務中有多大的代表性，顯然支援度越大關聯規則越重要。
商品A、B組合的支援度=同時購買A、B商品的訂單數/總訂單數*100%
在本例中，AB組合的支援度=P（A∩B）=（3/100） *100%=3%
支援度分析具體操作
1、選擇【單據編碼】、【商品名稱】兩個欄位。
2、使用【分類彙總】功能，按照【商品名稱】分類，將【單據編碼】去重計數，計算出【商品訂單數】。
3、新建分析表，選擇【單據編碼】、【商品名稱】兩個欄位。
4、使用【分類彙總】功能，將【單據編碼】去重計數，計算出【總訂單數】。同時合併上一步所有資料。
5、使用【左右合併】功能，選擇上傳的原表，根據【單據編碼】將兩表合併。
6、使用【分類彙總】功能，將【單據編碼】、【A商品名稱】、【B商品名稱】、【總訂單數】分類。
7、使用【篩選】功能，篩選出A商品與B商品不為同一商品的。
8、使用【分類彙總】功能，按照【A、B商品名稱】分類，計算出【同時購買A、B商品的訂單數】。併合並上一步資料。
9、使用兩次【左右合併】，選擇一開始計算出各商品訂單數的分析表，分別將購買A、B商品的訂單數合併入本表。
10、【新增欄位】，計算出【支援度】。
11、使用【篩選】，篩選出支援度最高的10位。
12、新建圖表，選擇【柱狀圖】，分別拖入欄位至維度和指標，製作支援度Top10的圖表。
置信度
置信度是指購買A之後又購買B的條件機率，簡單說就是因為購買了A所以購買了B的機率。
置信度
代表買了A的使用者有多大機率會再買B，既買A產品對B產品產生了多大的影響。
A對B的置信度=同時包含A和B商品的訂單數/包含A商品的訂單數*100%
在本例中，A對B的置信度=P（A∩B）/P（A）=（3/5）*100%=60%
置信度分析具體操作
1、前面9步與支援度相同，在第10步時，函式有變化。
2、參考【支援度】製作置信度Top10的圖表。
提升度
提升度在理解上相較於前兩個指標更有難度。它是指先購買A對購買B的提升作用，用來判斷商品組合方式是否具有實際價值。
它的計算方法是：A對B的置信度/購買商品B的訂單數。
當提升度>1時：
表示買A再買B的機率大於單獨購買B的機率，就表示買A對買B帶來了提升效果。
當提升度<1時：
表示買A再買B的機率小於單獨購買B的機率，就表示買A對買B帶來了負面效果。
在本例中，A對B的提升度=60%/10%=50%/4%=6
表示商品A對商品B有較大的提升，有較大的搭配價值，建議可以組合售賣或者是將兩者的售賣位置靠近。
提升度分析具體操作
1、前面9步與支援度相同，在第10步時，函式有變化。
2、參考【支援度】製作提升度Top10的圖表。
透過對使用者消費記錄資料的挖掘和分析，找出使用者購買習慣的一些潛在規律，從而可以為使用者提供他們想要的搭配或套餐
。
套餐銷量的提升一般會帶來客單價的提升，從而提高公司收益。
既然購物籃分析如此實用，何不用九數雲一鍵複用購物籃模板，只需替換原始資料，立即擁有高階儀表板！（看板案例可以檢視：九數雲）
