Basket Analysis

购买交易的关联分析

什么是 Basket Analysis?

篮子分析（Market Basket Analysis）识别购买模式，并发现哪些产品经常一起购买。就像发现您产品的“好朋友”一样！

通过这一分析，您可以发现揭示客户购买行为中隐含趋势的关联规则。

使用示例：

  • • 创建组合产品的促销，这些产品是一起购买的
  • • 在货架上将相近的产品组织在一起，以增加销售。
  • • 为客户定制产品推荐
  • • 识别交叉销售和向上销售的机会

快速开始

  1. 1. 将您的数据准备成包含交易和产品的CSV格式。
  2. 2. 请上传文件到 上传页面
  3. 3. 设置参数（最低支持度，置信度）
  4. 4. 请稍候处理（通常需要 2-5 分钟）
  5. 5. 分析发现的关联规则

如何组织您的数据

将您的数据整理成一个包含两列的CSV表格：

列 1：交易ID

每个购买/订单的唯一标识符。例如：001，002，003

列 2：产品

购买的产品名称。例如：面包，牛奶，咖啡

交易示例表格：

transaction_id product
001 Pão
001 Leite
002 Pão
002 Manteiga

💡 重要： 每行代表一个产品在一次交易中。如果一笔交易有3个产品，则会有3行具有相同的transaction_id。

分析设置

最小支持 (Min Support)

必须包含产品组合的交易最低百分比才能被视为相关。

示例：

0.01 = 1% das transações (padrão recomendado)

最小置信度 (Min Confidence)

购买产品A时购买产品B的概率。

示例：

0.5 = 50% de confiança (padrão recomendado)

最小提升 (Min Lift)

测量规则比随机购买的表现如何。值 > 1 表示正相关。

示例：

1.0 = padrão (aceita todas as regras)

理解结果

分析返回关联规则，格式为：“如果购买A，那么可能会购买B”。

规则指标

支持 (Support)

产品在交易中一起出现的频率。

示例：支持度 0.3 = 30% 的交易包含这些产品

信任 (Confidence)

在购买A的情况下购买B的概率。

示例：0.8 的信任度 = 购买 A 时有 80% 的机会购买 B

提升

指出规则比偶然更好的程度。

提升 > 1: 正相关 | 提升 = 1: 独立 | 提升 < 1: 负相关

⚠️ 实用提示： 专注于高置信度（>0.7）和高提升（>2）的规则，以识别对业务最强和最有用的关联。

需要帮助吗？ 联系： contato@grabatus.com