关联性分析-购物篮分析案例实操（下）

上篇我们介绍关联分析的一些概念和工具，本篇我们一起分享下实操过程，在BDP中如何实现Apriori算法，实现关联规则分析~

关联性分析-购物篮分析案例实操（上）

商品两两组合的初步想法是通过量化的思想对商品进行编码，比方说可按照增序（从1开始），算出每笔销售单最大值，求出两者差值得到一组数组，通过数组行转列形式实现2种商品两两组合。

图：销售单2种商品两两组合逻辑图

BDP实现的4大步骤：

为了实现上述的组合算法，也为了方便感兴趣的同学进行实践，我们先上传10条数据到BDP平台，共有3票购物单，最大商品数分别是5、3以及2。

（EXCEL 上传表）

操作①

点击【工作表】-【创建合表】-【SQL创建】

图：商品量化

上图转换成日期的形式，主要目的是为下一步的数组转列做准备，为配合explode（）函数使用。其中需要说明的是上图[日期]字段是自定义日期，可以更改成任意日期，没有实际日期意义。

图：商品组合数效果

上图主要使用的关键函数是FILL_DATES（[日期1],[日期2]），Explode（）。组合效果初显现，只是缺另一个商品名，然后把[下一日期]字段通过LEFT JOIN 关联出商品B的名称。

操作②

【工作表】-【创建合表】-【多表关联】 用于创建表关联 包括（LEFT/INNER/ FULL JOIN）

图：商品组合数实现

从上图可以看到A商品和B商品两两组合逻辑已完成，在当前表基础上我们已经可以去做连带分析内容。

在这里，求Freq(A)和Freq(B)和总笔数数值就不详述了，思想大致是求出所有销售商品的A 和B商品的频次，通过合表关联，整合到一张大表。

操作③

【工作表】-【创建合表】-【追加合并】合并订单总数 ，A商品订单数，B商品订单数和A B商品连带笔数

图：追加合并逻辑实现

追加合并可以把相同字段商品合并在一起，方便计算三个指标（支持度、置信度、提升度）有利于可视化展现。

操作④

可视化展现：【仪表盘】-【拖拽生成图表】

图：仪表盘全局展示

注：为了更好体现可视化效果，这部分的可视化展示成果并非使用上述的测试数据或某个企业数据。

制作三个图表进行购物篮分析：

图1： TOP 20商品连带次数

上图反映季度连带最高频次商品，高联带商品意味着对客户吸引力大商品粘性强，同时也可以查看不同分公司的TOP20连带情况。根据结果我们可以合理设计促销策略，例如买2送1等。

图2：商品组合指标

置信度高说明商品连带紧密，说明客户连带意愿强，同时关注支持度，支持度高说明是需求量大，如果支持度低，置信度高其实对市场作用是有限小的。

图3：购物来分析详情

通过单价，支持度，置信度，提升度综合指标来看待商品组合，发现高价值关联商品，有助于提升客单价，同时也需要考虑提升度，提升度小于1，提升效果有限，可以把精力花在提升度大于1的商品组合。