如何做购物篮分析

『壹』 谁有超市的购物数据我想用有关购物篮分析的数据做分析，谢谢！

额。这个最好去你住的附近的超市的管理员问一下，他们应该会帮你。

『贰』 做购物篮分析的挖掘系统要用什么平台开发比较好啊

购物篮分析的挖掘系统要用什么平台开发比较好
VC
VB delphi
都可以

『叁』 我有一批保存在excel中的超市数据，分别是订单号和产品名称，想做一个购物篮分析，请问如何做呢急求~

有关置信度分析，按照所基于的分析模型的不同，应该有很多算法吧，而且，会牵版涉到需要精确逻辑权的编程。这样笼统地一个提问，貌似很难帮到你。再说，一个复杂的大数据问题，在网络知道这样的简单交互平台也很难细致地沟通啊。

『肆』 购物篮分析法

吆，上网查查看，很快就晓得了。呵呵～

『伍』 一个小区有2个超市怎么才能把另一家挤走呢使用正当手段

一个小区有2个超市，是不可能挤走另一家的。
也没有必要挤，只要你的货进货渠道好，价格便宜，另一家是开不下去的。
公平竞争即可。

『陆』 请问excel 2007 可以做购物篮分析吗

可以，一张小票为一个顾客购物篮，想了解两种商品在一个购物篮内同时出现的次数，找出两种商品同时出现在一个购物篮内频率最高的商品。

『柒』 假如你是超市的管理人员,你该如何分析顾客的购物篮,并提高顾客的购物篮

我家开的只是小型超市。

对于购物篮和购物车。

购物篮是最容易脏的，专而且大属部分超市的购物篮型号也不同。

要看你用的是哪一种，一般我们每个月会清洗一次购物篮。

有损坏的会立刻更换。

但不是长期只用一种型号的，会更换 因为可以增加新鲜度顺便测试顾客接受哪一种。

购物车一定要定期清洗。

其实购物篮和购物车只要给人简洁大方干净方便的感觉就行了。

『捌』 如何用weka 做 购物篮分析

请问楼主现在会做了么？ 求教

『玖』 数据挖掘有哪些技巧

如今有不少的新人想要参与大数据开发领域
一、数据挖掘技术的基本概念
随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西。对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases;数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。
数据挖掘(DataMining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(DataFusion)以及决策支持等。
下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法：
1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数 据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预 测、医学诊疗、反应的归类等方面。
2、购物篮分析（Market Basket Analysis）
购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
购物篮分析基本运作过程包含下列三点：
（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。
（2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。
（3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。
购物篮分析技术可以应用在下列问题上：
（1）针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。
（2）对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。
（3）保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。
（4）对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。
3、决策树（Decision Trees）
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。
4、遗传算法（Genetic Algorithm）
遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。
5、聚类分析（Cluster Detection）
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连接分析（Link Analysis）
连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。
8、神经网络（Neural Networks）
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。
9、判别分析（Discriminant Analysis）
当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
（1） 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。
（2） 检定各组的重心是否有差异。
（3） 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。
（4） 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。
10、逻辑斯蒂回归分析（Logistic Analysis）
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

『拾』 什么是购物篮分析(Market Basket Analysis)

将单个客户一次购买商品的总和(以收银台结账为准)称为一个购物篮。那么购物篮分析就是针对商品的相关性进行分析。因为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”。

购买一种商品的顾客占全部顾客的一个比率。反映的是全品类的关联能力，行业参考值为40%，该值越小越好，越小说明关联能力越强。

客品次指一段时间里平均每位顾客购买的商品品种数。这里主要指中西成药。其反映的中西成药的关联能力。客品次=累计商品品种数/客流量，行业参考值是1.8。

(10)如何做购物篮分析扩展阅读

如果在研究的问题中，一个用户购买的所有产品假定是同时一次性购买的，分析的重点就是所有用户购买的产品之间关联性；如果假定一个用户购买的产品的时间是不同的，而且分析时需要突出时间先后上的关联，如先买了什么，然后后买什么。

那么这类问题称之为序列问题，它是关联问题的一种特殊情况。从某种意义上来说，序列问题也可以按照关联问题来操作。

关联分析有三个非常重要的概念，那就是“三度”：支持度、可信度、提升度。假设有10000个人购买了产品，其中购买A产品的人是1000个，购买B产品的人是2000个，AB同时购买的人是800个。支持度指的是关联的产品（假定A产品和B产品关联）同时购买的人数占总人数的比例，即800/10000=8%。

有8%的用户同时购买了A和B两个产品；可信度指的是在购买了一个产品之后购买另外一个产品的可能性，例如购买了A产品之后购买B产品的可信度=800/1000=80%。