购物篮数据分析的通俗解释与分析步骤-九数云BI | 帆软九数云
数据模型其实就是一种分析数据的【方法论】，在我们面对一个庞大的数据，不知道如何下手分析得出结论的时候，数据模型不仅告诉我们如何处理数据，更重要的是，它提供了一种思维框架和分析思路，帮助我们系统地理解和应用数据。购物篮数据分析就是一种在电商和零售行业广泛运营的数据模型，下面为大家带来详细解读。
一、购物篮数据分析的通俗解释
你是一个超市的运营经理，最近需要调整超市里商品的摆放位置；为了让客户能够顺便“买一件”，你希望知道哪些商品容易被一起购买，而你手上拥有的数据是超市历史上庞大的销售数据，包含客户名称、手机号、购买商品列表，如何从海量的数据中提取出有效的信息，得出哪些商品应该摆放在一起的结论呢？
我们就可以去数据模型中看看有没有成熟的数据模型可以借鉴，这个时候我们发现了有一个模型叫【购物篮分析】模型，这个模型通过计算
- 支持度：某一商品组合出现在所有销售中的比例。
- 置信度：顾客在购买了某个商品的情况下，还会购买另一个商品的概率
- 提升度：衡量商品之间的关联程度。如果面包和黄油的提升度高，说明它们之间的关联性远超随机购买的情况。提升度越高，表明两者关联度越强，捆绑销售的潜力越大。
例如，假设分析结果显示啤酒和纸尿裤的支持度是15%，置信度是60%，而提升度是2，那么说明两者一起购买的概率大，你就可以得出啤酒和纸尿裤应该一起摆放的结论。
2、购物篮数据分析的步骤
1）收集数据
首先，需要收集每个订单的购买数据，包括订单编号和商品列表。这些数据通常来自电商平台的订单记录或店铺的销售系统。
2）计算支持度（Support）
支持度表示某个商品组合在所有交易中出现的频率。支持度的计算公式为：
支持度 = 商品组合出现的次数\总交易次数
例如，在 10 笔订单中，有 6笔订单同时购买了可乐和薯片，那么可乐和薯片组合的支持度为：支持度= 6\10= 0.6
3）计算置信度（Confidence）
置信度表示在购买某个商品的前提下，另外一个商品被购买的概率。置信度的计算公式为：
置信度= 商品组合出现的次数\前件商品出现的次数
例如，在 10 笔订单中，有 8笔订单购买了可乐，其中 6笔订单同时购买了薯片，那么在购买可乐的前提下购买薯片的置信度为：置信度 = 6\8 = 0.75
4）计算提升度（Lift）
提升度表示在考虑到两个商品组合的独立性之后，它们一起出现的概率比预期高多少，提升度的计算公式为：
提升度= 商品组合的支持度\前件商品的支持度*后件商品的支持度
继续上述例子，在 10 笔订单中，有 8笔订单购买了可乐，6 笔订单购买了薯片，6 笔订单同时购买了可乐和薯片，那么可乐和薯片组合的提升度为：提升度 = 1.25
提升度大于 1表示两个商品之间存在关联，提升度越高，关联性越强。
结论
购物篮数据分析通过计算支持度、置信度和提升度，揭示商品之间的关联关系，帮助商家优化商品布局、提升销售额。使用九数云等 BI 工具，可以高效地完成购物篮分析，生成清晰的可视化报告，为运营决策提供有力支持。
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