商品购物篮分析
购物篮分析MarketBasketAnaly
案例二：在线购物的推荐系统
总结词
在线购物网站利用购物篮分析的结果， 为用户提供个性化的商品推荐，提高 转化率和用户满意度。
详细描述
某在线购物网站通过购物篮分析，发 现购买了A商品的顾客往往对B商品也 有兴趣。基于这一发现，该网站为购 买A商品的顾客推荐B商品，从而提高 了转化率。
案例三：信用卡交易的欺诈检测
支持度计数
频繁项集挖掘算法
常见的频繁项集挖掘算法有Apriori算 法和FP-Growth算法。这些算法通过 迭代和剪枝，高效地挖掘出频繁项集。
支持度计数是衡量项集在购物篮中出 现的频率的指标。通过设定最小支持 度阈值，可以筛选出频繁项集。
关联规则生成
关联规则
关联规则是指根据频繁项集 挖掘出的商品组合之间的关 联关系。例如，购买商品A的 顾客同时购买商品B的概率较
相似度等。
客户特征
根据客户数据提取客户特征， 如购买频率、购买偏好等。
时间特征
提取与时间相关的特征，如购 买时间、季节性等。
交易特征
提取与交易相关的特征，如交 易金额、交易数量等。
03
关联规则挖掘
频繁项集挖掘
频繁项集
在购物篮分析中，频繁项集是指频繁 地出现在多个购物篮中的商品组合。 通过挖掘频繁项集，可以发现商品之 间的关联关系。
个性化推荐系统
结合购物篮分析和人工智能技术，构建更精准的个性化推 荐系统，提高消费者购物体验和商家销售额。
感谢您的观看
THANKS
购物篮分析 marketbasketanaly
目录
• 引言 • 数据准备 • 关联规则挖掘 • 购物篮分析的应用 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
定义与目的
便利店购物篮分析
——杨伟
目 录：
一、购物篮的概念
二、购物篮外部分析
三、购物篮内部分析
一、购物篮的概念
什么是购物篮？ 单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮
购物篮能够反映出顾客的购 买规律和购买习惯，对于门 店商品结构确定和日常销售 管理有着重要的作用
购物篮分析
购物篮分析可分为内部分析和外部分析两大方向
1. 通过购物篮的分析能够反映出顾客的购买规 律和购买习惯，有助于老客户的维系，有助 于便利店了解自身的重点商品 2. 购物篮分析，是便利店认识自我的重要手段
谢谢大家！
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
4、互斥商品（竞争对手）
互斥商品要 不要放在一 起陈列
三、购物篮内部分析
商品关联性的零售意义
1. 交叉陈列：关联性强的商品陈列在一起
根据大超市经验，交叉陈列能增加几倍甚至几 十倍的销售
2. 捆绑促销：关联性商品捆绑促销
3. 通过关联性找到核心商品 与很多商品都存在关联度商品
方便面 火腿肠 饼1 1
顾客3
顾客4 顾客5 顾客6 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 3 1
1
三、购物篮内部分析
购物篮中的商品性格
1、性格孤僻的商品（光棍） 购买目的性很强 单独陈列 例如 润滑油
三、购物篮内部分析
300 250 200 150 100 50 0 0~2 2~4 4~6 6~8 8~10 10~12 12~14 14~16 16~18 18~20 20~22 22~0 购物篮数 购物篮金额
通过时间变化可以看到便利店的销售高峰和低谷期，可 据此合理安排人员和工作。高峰期之前补足商品陈列 面，高峰期全力销售
商品购物篮分析
商品购物篮分析购物篮分析也就是销售小票数据分析，我们运用SSAS、SPSS、EXCEL等软件，采用了多种数据挖掘和统计分析的方法，对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等许多方面进行了分析，得出了不少有意义的结论。
举例如下：1.牛奶和饼干搭配组合的比例2.某商品包装规格分析3.牛奶与饼干的相关性为了进一步研究变量之间是如何互相影响的，需要采用线性回归，决定系数2R=0.9406,得出回归方程为：0.756570.28947y x=+5.容量偏好分析6.某商品的市场份额分析7.某商品的价格偏好分析7.某商品的购物篮相关系数分析购物篮相关系数表24.32%20.42%18.96%15.06%11.20%10.44%6.45%5.60%5.48%5.23%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%乳酸牛奶 果汁饮料 袋装零食 纯牛奶 方便面 普通饼干 纯净水 可乐 火腿肠 供销果园8. 促销分析（销售额、增量来源、利润、饱和量、带动其他销售等方面）9.商品的销售预测0 100 200 300 400 500 600 700 1357911 13 15 17 19 21 23实际销量预测销量10.某商品占总消费金额的比利分析11.某商品的相关性分析（ICIME 2010国际会议论文）与XX 同时购买的产品的百分比洗涤用品,21.7307%洗发护发, 11.3784% 膨化食品, 18.8082%速冻点心, 15.1789% 蜜饯类, 14.8255% 休闲肉制品, 8.7408% 调味品, 26.5185% 糕点, 26.4873% 酒类, 10.9399% 文化用品, 7.5698% 干果, 5.3582% 饮料冲剂, 37.2626% 美容护肤, 9.9088% 面制品, 17.6020%牙膏牙刷, 23.7637% 饼干, 23.2542%糖果/巧克力, 27.2500% 饼干糖果/巧克力 牙膏牙刷 面制品 美容护肤 饮料冲剂 文化用品 干果 洗涤用品 洗发护发 膨化食品 速冻点心 蜜饯类 休闲肉制品 调味品 糕点 酒类12.长期销售趋势分析13.调味品口味分析500010000咸味辣味酸味鲜味香味复合8322347909229651197销售量销售量14.商品季节性分析50 100 150 200 250 300 350 400 450 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46销售数据 季节分离后的序列 线性 (佳洁士数据)15.某商品的价格弹性分析需求曲线为：p p q 10526.231579.28)(-=销售额表达式为：210526.231579.28)(p p p q p Q -=⋅=16.不同品牌商品的销售额分布规律研究（AMSRA 2010国际会议论文）。
《购物篮分析》课件
数据处理和数据清洗
• 数据预处理：去除重复数据、处理缺失值，转化数据格式等 • 数据清洗：过滤无关数据、纠正错误数据，处理异常值等 • 数据转换：将数据转化为适合购物篮分析算法的格式
购物篮分析算法
1 Apriori算法
通过生成候选项集和剪枝来发现频繁项集， 进而生成关联规则。
2 FPGrowth算法
购物篮分析PPT课件
购物篮分析是一种数据挖掘技术，通过分析顾客购物篮中的商品组合，了解 顾客购买行为并制定相应的营销策略。
什么是购物篮分析？
1 定义
购物篮分析是指对顾客购买行为进行挖掘和分析的一种技术，通过发现顾客购买商品之 间的关联关系，帮助企业做出更准确的决来发现商品之间的相关性，并 生成频繁项集。
购物篮分析的优势和劣势
优势
• 深入洞察消费者购买行为 • 提供个性化的市场营销策略 • 优化商品摆放和促销活动
劣势
• 需要大量的数据支持 • 数据处理和清洗的复杂性 • 结果的解释和落地实施的挑战
购物篮分析的核心概念
• 支持度：商品组合出现的频率 • 置信度：购买A商品后，同时购买B商品的概率 • 频繁项集：支持度大于预设阈值的商品组合 • 关联规则：具有一定置信度的商品之间的关系
3 目的
购物篮分析的目标是提供对消费者购买行为的深入洞察，为企业的市场营销策略提供决 策依据。
购物篮分析的应用场景
电商行业
通过购物篮分析识别潜在的交叉销售机会，提供个性化推荐，优化促销活动。
超市零售
优化货物摆放位置，提高商品陈列的吸引力，制定合适的促销策略。
餐饮业
通过购物篮分析了解顾客需求，调整菜单组合，提供个性化推荐。
通过构建FP树来挖掘频繁项集，减少了候选 项集的生成和扫描。
第2章 商品零售购物篮分析
大数据挖掘专家
了解Apriori算法的基本原理与使用方法
4. apriori函数及其参数介绍
Apriori算法输出结果的形式一般包含lhs，rhs，support，confidence以及lift。lhs和rhs分别指操作符 “⇒”左边的项和右边的项。 提升度小于1说明前项和后项是负相关的，提升度等于1说明前项和后项没有任何关系，提升度大于1说明 前项和后项是正相关相关的。在本案例中，提升度大于1对模型才有价值，所以需要剔除提升度小于或等 于1的规则。
大数据，成就未来
商品零售购物篮分析
2019/3/19
目录
1
2 3 4
了解购物篮分析 分析商品销售状况 使用Apriori关联规则构建购物篮分析模型 小结
大数据挖掘专家
2
分析商品零售企业现状
现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰 富而选择购买更多的商品。
6
案例目标
综合商品零售行业现状，该商品零售企业提供的数据，本案例需要完成以下分析目标。 分析商品热销情况和商品结构。 分析商品之间的关联性。 根据分析结果给出销售建议。
大数据挖掘专家
7
熟悉购物篮分析的步骤与流程
业务系统 数据抽取 分析与建模 结果反馈
选择性抽取
历 史 数 据
建 模 数 据
水果/蔬菜汁
咖啡 超高温杀菌的牛奶 其他饮料 一般饮料 速溶咖啡 茶 可可饮料
大数据挖掘专家
711
571 329 279 256 73 38 22
0.093627
0.075191 0.043324 0.03674 0.033711 0.009613 0.005004 0.002897
2024年购物篮市场分析报告
2024年购物篮市场分析报告1. 介绍购物篮分析是一种通过分析消费者在购物时所购买的商品组合来了解消费者行为和市场趋势的方法。
本报告旨在对购物篮市场进行分析，为商家提供决策支持和市场发展策略。
2. 数据来源本次分析所使用的数据来自于一家超市的购物篮交易记录。
数据包括交易时间、购买商品、商品数量等信息。
3. 分析结果3.1 常见商品组合通过分析购物篮数据，我们可以发现一些常见的商品组合，这些组合可以帮助商家优化商品陈列和促销策略。
以下是一些常见的商品组合示例： - 牛奶、面包、黄油 - 水果、蔬菜、肉类 - 可乐、薯片、巧克力商家可以将这些商品组合放置在一起，以便提高销售量。
3.2 促销策略根据购物篮数据，我们可以了解不同商品之间的搭配关系，进而制定针对性的促销策略。
以下是一些建议： - 如果顾客购买了牛奶，可以为其推荐面包或黄油，以增加销售额。
- 针对购买蔬菜的顾客，可以提供肉类或水果的优惠券，促使他们购买更多商品。
3.3 市场趋势通过对购物篮数据的分析，我们可以了解市场的趋势和消费者偏好。
以下是一些发现： - 周末购物篮的商品数量较平日要高，这可能是因为消费者在周末有更多的时间进行购物。
- 某些特定商品在特定日期有较高的销售量，如糖果在万圣节前夕的销售量会增加。
4. 总结购物篮分析是一种了解消费者行为和市场趋势的重要工具。
通过分析购物篮数据，我们可以发现商品组合、制定促销策略以及了解市场趋势。
商家可以根据这些分析结果来优化商品陈列、制定促销策略，并提高销售额。
随着数据科学的发展，购物篮分析将在市场研究领域发挥更大的作用。
购物篮分析
购物篮分析购物篮分析是一种经济学上的方法，用于了解消费者在购物过程中的偏好和行为。
通过分析购物篮内的商品组合，我们可以揭示出消费者的购买习惯和决策过程，从而为商家提供参考和决策依据。
本文将通过介绍购物篮分析的概念、方法和应用，探讨其在商业决策中的作用和意义。
一、购物篮分析的概念和方法购物篮分析是一种基于数据挖掘的分析技术，通过对消费者购物篮内商品组合的统计和关联分析，寻找不同商品之间的关联关系和规律。
其基本思想是假设消费者购买商品的行为是有一定规律可循的，通过挖掘这些规律，可以了解消费者的购买动机、偏好和需求，帮助企业做出更好的决策。
购物篮分析的方法主要包括频繁项集挖掘和关联规则挖掘。
频繁项集挖掘是指在购物篮数据中找出频繁出现的商品组合，通过计算其出现的频率和支持度来衡量其重要性。
关联规则挖掘则是通过计算不同商品之间的关联度，寻找出消费者购买商品之间的关联关系，并生成相关的规则。
在购物篮分析中，我们还需要定义一些基本的概念和指标来衡量不同商品之间的关联关系。
支持度是指某个商品组合在所有购物篮中出现的频率，用来衡量商品组合的普遍程度；置信度是指在购买了一种商品的情况下，同时购买另一种商品的概率，用来衡量两种商品之间的关联程度；提升度是指购买了一种商品后，同时购买另一种商品的概率相对于两种商品独立购买的概率的比值，用来衡量两种商品之间的依赖关系。
二、购物篮分析的应用领域购物篮分析广泛应用于零售业、快消品行业和电商平台等领域。
通过分析消费者购物篮内的商品组合，企业可以了解消费者的购买习惯和决策过程，从而精准推荐商品、优化营销策略，提高销售额和顾客满意度。
在零售业，购物篮分析可以帮助商家了解消费者的购买偏好和需求，优化商品陈列和促销策略。
例如，通过挖掘频繁项集，商家可以发现某些商品之间的关联关系，进而将它们放在相邻的货架上，提高销售量。
关联规则挖掘可以帮助商家发现购买某种商品的顾客还经常购买什么其他商品，从而进行精准的个性化推荐，提高销售成功率。
零售学9—购物篮分析
? 会员购物习惯 ? 会员购物周期 ? 会员流失概率
五、新购物篮分析技术
? 无线射频技术RFID
? 顾客动线 ? 购买时间 ? 结账快
第二节 购物篮分析内容
? 一、客单价分析
? 1、含义：顾客购买金额的大小 ? 2、购物篮的分级：购物篮质量
? 金：80元以上 ? 银：60-80元 ? 铜：40-60元 ? 锡：20-30元
三、购买周期
? 分析商品购买周期 ? 分析客户购买周期
客户稳定性：RF分析
? R是客户最近一次购物距现在的时间（ Recency，简称R值）
? F是购买频率或购买周期（Frequency， 简称F值）
? R/F小于1.00，属于正常情况，客户流失的 危险小；
? R/F大于1.00但小于1.50，客户有流失危险 ，但概率还不大；
2030元二以概率形式表现的相关性商品被同时购买的统计表换算成百分比商品关联性的零售意义与很多商品都存在关联度商品二以相关系数表示商品关联性三购物篮大小basketsize不同商品在购物篮中的数量举例四购物篮中的商品性格百态basketsize1单独陈列2互补商品形影不离要么一同进入购物篮要么一个都不进3随和的关联关系711中的饼干与啤酒4互斥商品当互斥商品同时出现2消费者行为出现游离5关联产品互斥当关联产品的相关系数为负时意味着什么
销售数量
购物篮数量
不变
上升
不变
下降
上升
不变
下降
不变
二、商品的人气度：PI（ Purchase Index）
? 1、PI值是千人购买率，也称为聚客指数
? PI值=
? 在单位时间内有某商品的购物篮数量/单位时间 内所有购物篮数量*1000
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商品购物篮分析
购物篮分析也就是销售小票数据分析，我们运用SSAS、SPSS、EXCEL等软件，采用了多种数据挖掘和统计分析的方法，对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等许多方面进行了分析，得出了不少有意义的结论。
举例如下：
1.牛奶和饼干搭配组合的比例
2.某商品包装规格分析
3.牛奶与饼干的相关性
为了进一步研究变量之间是如何互相影响的，需要采用线性回归，决定系数2R=0.9406,得出回归方程为：0.756570.28947
y x
=+
5.容量偏好分析
6.某商品的市场份额分析
7.某商品的价格偏好分析
7.某商品的购物篮相关系数分析
购物篮相关系数表
24.32%
20.42%
18.96%
15.06%
11.20%
10.44%
6.45%
5.60%
5.48%
5.23%
0.00%
5.00%10.00%
15.00%20.00%25.00%30.00%乳酸牛奶 果汁饮料 袋装零食 纯牛奶 方便面 普通饼干 纯净水 可乐 火腿肠 供销果园
8. 促销分析（销售额、增量来源、利润、饱和量、带动其他销售等方面）
9.商品的销售预测
0 100 200 300 400 500 600 700 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23
实际销量
预测销量
10.某商品占总消费金额的比利分析
11.某商品的相关性分析（ICIME 2010国际会议论文）
与XX 同时购买的产品的百分比
洗涤用品,
21.7307%
洗发护发, 11.3784% 膨化食品, 18.8082%
速冻点心, 15.1789% 蜜饯类, 14.8255% 休闲肉制品, 8.7408% 调味品, 26.5185% 糕点, 26.4873% 酒类, 10.9399% 文化用品, 7.5698% 干果, 5.3582% 饮料冲剂, 37.2626% 美容护肤, 9.9088% 面制品, 17.6020%
牙膏牙刷, 23.7637% 饼干, 23.2542%
糖果/巧克力, 27.2500% 饼干
糖果/巧克力 牙膏牙刷 面制品 美容护肤 饮料冲剂 文化用品 干果 洗涤用品 洗发护发 膨化食品 速冻点心 蜜饯类 休闲肉制品 调味品 糕点 酒类
12.长期销售趋势分析
13.调味品口味分析
5000
10000
咸味辣味酸味鲜味
香味
复合
8322
347
909
2296
5
1197
销售量销售量
14.商品季节性分析
50 100 150 200 250 300 350 400 450 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46
销售数据 季节分离后的序列 线性 (佳洁士数据)
15.某商品的价格弹性分析
需求曲线为：p p q 10526.231579.28)(-=
销售额表达式为：2
10526.231579.28)(p p p q p Q -=⋅=
16.不同品牌商品的销售额分布规律研究（AMSRA 2010国际会议论文）。