power bi 模拟一份产品关联分析，客户购买频次

假设我们有一个电商平台，销售以下五种产品：手机、电脑、平板、耳机和鼠标。我们想要分析客户购买这些产品的频次以及它们之间的关联性。

首先，我们需要从电商平台的数据库中提取订单信息，并进行数据预处理，包括去重、筛选、填充空值等操作。最终，我们得到了一个包含订单编号、客户编号、产品名称、购买数量、购买时间等字段的数据表。

接下来，我们可以使用 Power BI 中的可视化工具，如表格、柱状图、散点图等，来展示客户购买频次和产品之间的关系。以下是一些可能的分析结果：

1. 客户购买频次分析：我们可以通过对客户编号进行分组，统计每个客户的订单数量来分析客户购买频次。例如，我们可以创建一个柱状图，横轴是客户编号，纵轴是订单数量，每个柱子代表一个客户的购买量。通过这个图表，我们可以发现哪些客户是高频购买者，他们对我们的产品有着更高的忠诚度，也可以针对这些客户推出更有针对性的促销活动。

2. 产品关联分析：我们可以通过计算不同产品之间的共现频次来分析它们之间的关联性。例如，我们可以创建一个散点图，横轴和纵轴分别是产品名称，每个点代表两个产品之间的共现次数。通过这个图表，我们可以发现哪些产品之间的关联性比较紧密，例如手机和耳机、电脑和平板，这些关联性可以帮助我们进行跨品类销售，推出更有吸引力的套餐和组合优惠。

3. 产品购买趋势分析：我们可以通过时间维度来分析客户对不同产品的购买趋势。例如，我们可以创建一个折线图，横轴是时间，纵轴是购买数量，每条线代表一个产品的购买量变化。通过这个图表，我们可以发现某些产品的销售量随着时间的推移呈现出明显的波动，例如在特定的促销活动或节假日期间，某些产品的销售量会明显增加，我们可以根据这些信息来制定更加精准的促销策略。

综上所述，通过 Power BI 的可视化分析工具，我们可以对客户购买频次和产品关联性进行深入分析，从而帮助我们更好地了解客户需求和产品销售情况，制定更加有效的营销策略。