零售数据分析|从购物篮分析去了解商品分析的价值（一）
在零售行业的数据分析中，有一个非常经典的案例，可能有很多人听说过：在美国的超市中，售货员常常把婴儿的尿不湿和成年人喝的啤酒放在一起，看似两个完全无关的商品，实际隐含着消费者在超市购物时的一个习惯。原来 …
在零售行业的数据分析中，有一个非常经典的案例，可能有很多人听说过：在美国的超市中，售货员常常把婴儿的尿不湿和成年人喝的啤酒放在一起，看似两个完全无关的商品，实际隐含着消费者在超市购物时的一个习惯。原来，经过数据分析发现，出来买尿不湿的家长以父亲居多，他们在买尿不湿的同时也常常会带上啤酒，如果将这两种商品摆放在一起，将会极大的提升啤酒销售的概率，从而使得客户单次消费金额得到提升，类似的案例在国内的超市也是比比皆是。
如果要问你这个案例背后的算法是什么？怎么从一大堆商品中找出相关的几种，估计要难倒一大批人。
很多超市的SKU至少有几百，作为一名超市的管理人员，你需要通过数据分析的途径从上百数千的商品中找到关联，这种方法被称为商品关联分析法，也叫“购物篮分析”。
购物篮分析不仅在线下商超中的应用非常广泛，随着电商的兴起，线上电商也常常利用数据收集方便的优势，快速利用数据分析，快速提升自身的竞争力。
以上就是购物篮分析的简单介绍，在后面，我们将会详细介绍购物篮分析的计算方法。
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