在竞争激烈的零售和电商领域，了解顾客的购买行为至关重要。Tableau 购物篮分析是一种强大的数据分析方法，能帮助企业洞察顾客在一次购物中倾向于同时购买哪些商品，从而优化商品组合、制定更有效的促销策略，并最终提升销售额。本文九数云BI将深入探讨如何利用 Tableau 进行购物篮分析，并分享一些实用的技巧和最佳实践。

什么是购物篮分析？

购物篮分析（Market Basket Analysis, MBA），又称关联规则挖掘，是一种数据挖掘技术，用于发现不同商品之间的关联性。它的核心思想是“啤酒与尿布”的故事：通过分析顾客的购物清单，发现看似无关的商品之间存在着某种关联，进而利用这些关联性来指导商品陈列、促销活动等决策。

tableau 购物篮分析的实现步骤

使用 Tableau 购物篮分析进行数据探索和可视化，主要包含以下几个步骤：

1. 数据准备与自连接

首先，将包含订单数据的表格导入 Tableau。为了分析商品之间的关联性，需要将订单数据进行自连接，通常基于订单ID。这样可以创建一个包含同一订单中所有商品的记录。

2. 设计逻辑：商品组合识别

接下来，需要设计逻辑来判断每个订单中同时出现了哪些商品或商品子类别。这可以通过创建计算字段来实现，例如使用 CASE 语句或 IF 语句来识别特定的商品组合。

3. 核心指标计算：购物篮比率与连带购买率

计算购物篮分析的关键指标：

• 购物篮比率：指包含某一产品或产品组合的订单数占所有订单数的比例。例如，“66.7%的订单包括装订机，33.3%的订单包括信封”。
• 连带购买率：指在包含商品A的所有订单中，同时包含商品B的订单占比。例如，“包含电话的订单中，同时包含耳机的订单比例”。

4. 数据可视化：热力图、交叉表与用户画像

利用 Tableau 的强大可视化功能，将计算出的指标以直观的方式呈现出来。常见的可视化方式包括：

• 不同子类别商品的连带购买热力图或交叉表。
• 同时购买某商品的用户画像和订单分布。
• 通过参数调节，动态筛选分析商品组合的连带效应。

九数云BI：购物篮分析的另一种选择

虽然Tableau是强大的数据可视化工具，但在国内市场，也有许多优秀的国产BI工具可以实现tableau 购物篮分析的效果。例如，九数云BI是一款功能强大且易于使用的商业智能工具，尤其在数据处理和模板复用方面具有独特优势。对于需要快速进行tableau 购物篮分析，但又不想编写复杂代码的用户来说，九数云BI提供了一个更便捷的选择。

九数云BI的功能模块如下：

• 数据源：可以上传excel/CSV数据，也可以接入简道云/钉钉/亚马逊等其他平台数据，是一个数据存储管理中心
• 分析表：数据分析和图表制作中心，可以建立数据分析流程，以列/字段为基础进行分析，并制作图表
• 仪表板：搭建仪表盘和联动报表的地方，可以将分析表中做好的图表拖入来建立数据看板，还可以添加时间、日期、字段等筛选器，进行图表联动
• 故事板：可调用分析表中的数据分析流程、结果来撰写分析报告等

更重要的是，九数云BI 拥有购物篮分析的模板，只需简单替换数据，即可快速生成分析结果，极大地降低了tableau 购物篮分析的门槛。

总结

Tableau 购物篮分析结合数据可视化与灵活聚合能力，可快速探索商品间的购买关联，为业务决策提供强有力的数据支撑。通过合理设置计算逻辑和可视化方式，企业能够深入挖掘用户行为背后的价值模式，并根据分析结果制定更有效的销售策略，最终实现销售额的提升。此外，诸如九数云BI等国产BI工具的兴起，也为企业进行tableau 购物篮分析提供了更多选择。

现在就开始使用 Tableau 购物篮分析，或尝试九数云BI的便捷模板，让数据驱动你的销售增长吧！