购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业研究的重点问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究客户的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。本章使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据...
数据分析案例丨商品零售购物篮分析（上）03数据预处理 通过对数据探索分析，发现数据数据完整，并不存在缺失值。建模之前需要转变数据的格式，才能使用apriori函数进行关联分析。对数据进行转换，如代码清单1所示。import pandas as pdinputfile='../data/GoodsOrder.csv'data = pd.read_csv(inputfile,encoding='gbk'...
购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一,也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究顾客的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。本章使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析,发现超市不同商品之间的关联关系,并根据商品之...
综合表1以及输出结果分析,顾客购买酸奶和其他蔬菜的时候会同时购买全脂牛奶,其置信度最大达到51,29%。其他蔬菜、根茎类蔬菜和全脂牛奶同时购买的概率较高。 对于模型结果,从购物者角度进行分析:现代生活中,大多数购物者为家庭煮妇,购买的商品大部分是食品,随着生活质量和健康意识的增加,其他蔬菜、根茎类蔬菜和全脂牛奶...
购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一,也是许多企业研究的重点问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究客户的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。 本章使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析,发现超市不同商品之间的关联关系,并根据商品...
购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究顾客的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。 本研究通过对某商品零售企业的9,835个购物篮数据进行分析,其中包含169个不同的商品类别,售出商品总数为43,367件,进而得到顾客购买行为特征。根据发现的规律采取有效的行动...
关联分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛,但是很多人仅仅是照猫画虎,做一点表面的购买率关联分析就行了,其实真正的商品关联分析可不是这么浅显简单。另外,由于最初这种关联分析主要是在超市应用广泛,所以也称为“购物篮分析”。下面就简单介绍一下购物篮分析。
购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究顾客的购买行为,从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。 本案例使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析,发现超市不同商品之间的关联关系,并根据商品之间的关联规则制定销售策略。
第8章 商品零售购物篮分析 实验方法与步骤: 1、导入pandas,使用read_excel()函数将“GoodsOrder.csv”数据读入到Python中。 2、利用pandas根据每位顾客的id合并数据,并把数据转换成矩阵,以便规则的寻找与记录。 3、使用Apriori关联规则算法,输入算法的最小支持度与最小置信度,获得购物篮的关联关系规则,并将规则...
商品零售购物篮分析 2019/3/19 目录 1 234 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。例如，货架上有可口可乐和百事...