请详细阐述如何结合SQL与Excel进行商品推荐系统的优化，并使用关联规则分析来提高销售业绩。

要实现商品推荐系统的优化，首先需要深入理解关联规则分析的概念及其在业务中的应用。关联规则分析是数据挖掘中的一种方法，它通过发现大量数据中项与项之间的有趣关系，来揭示消费模式、交易模式等。在销售数据中，关联规则可以帮助我们发现哪些商品经常一起被购买，从而指导我们进行交叉销售或捆绑销售，提高整体销售业绩。

参考资源链接：[SQL与Excel结合的数据分析实战(第2版)](https://wenku.csdn.net/doc/6474a60ed12cbe7ec31440ce?spm=1055.2569.3001.10343)

在《SQL与Excel结合的数据分析实战(第2版)》中，你可以学到如何利用SQL从数据库中提取销售数据，然后使用Excel进行数据清洗、整理和初步分析。接下来，可以使用Excel中的数据分析工具，如“数据透视表”和“条件格式”等，进行关联规则分析。例如，通过“数据透视表”可以观察不同商品之间的销售关联性，并通过“条件格式”对频繁关联的商品进行高亮显示。

SQL在这一过程中主要用于执行复杂的查询，提取有助于分析的特定数据集。例如，可以使用SQL中的聚合函数和GROUP BY语句来统计特定商品的销售数量，或者使用窗口函数分析商品之间的购买频率等。

为了进一步优化商品推荐系统，你可以利用Excel内置的算法或高级分析插件来进行更深入的数据挖掘。例如，使用Excel的“规划求解”功能，可以对商品关联规则进行优化建模，实现推荐系统效果的量化评估。

根据《SQL与Excel结合的数据分析实战(第2版)》所提供的知识，你可以逐步建立一个基于关联规则的推荐模型，并通过不断测试和调整规则阈值来优化模型的准确性和实用性。最终，将这一模型整合到你的商品推荐系统中，实现数据驱动的个性化推荐。

在你掌握了SQL和Excel进行数据分析的基本技巧后，继续深入学习《数据分析技术(第2版) 使用SQL和Excel工具》中的案例和方法，你将能够使用关联规则分析在实际业务中做出更明智的决策，并为业务增长提供数据支持。

参考资源链接：[SQL与Excel结合的数据分析实战(第2版)](https://wenku.csdn.net/doc/6474a60ed12cbe7ec31440ce?spm=1055.2569.3001.10343)