数据分析实战：关联规则分析在购物车分析中的应用

购物车分析是一种通过挖掘购物篮中不同商品之间的关联关系，来发现消费者购买行为规律的数据分析技术。本文使用Python编程语言，在Jupyter Notebook环境中，利用关联规则分析方法Apriori对数据集“Online Retail.xlsx”进行购物车分析。本文将以数据读入、数据理解、数据预处理、生成频繁项集、计算关联度和可视化等步骤进行。 首先，我们需要读入数据集“Online Retail.xlsx”。该数据集包含了一家在线零售商在2010年12月至2011年12月期间的交易数据。数据集的每一行代表一笔交易，包括交易日期、交易时间、产品编号、产品描述、交易数量、交易价格和客户ID等信息。 接下来，我们需要对数据进行理解和预处理。通过查看数据的基本信息、统计描述和缺失值情况，可以对数据的完整性和质量进行初步评估。我们还需要对数据进行清洗，例如删除重复值、处理缺失值和异常值等。 在数据预处理完成后，我们可以开始进行购物车分析的关键步骤。首先，我们使用Apriori算法生成频繁项集。频繁项集是指在购物篮中同时出现的频率达到一定阈值的商品组合。通过设置支持度阈值，我们可以筛选出满足条件的频繁项集。 接下来，我们需要计算频繁项集之间的关联度。关联度包括支持度和置信度两个指标，用于度量商品组合之间的关联关系的强度。支持度表示某个商品组合在总的购物篮中出现的概率，置信度表示某个商品组合在出现了某个商品后，后续出现其他商品的概率。 计算关联度完成后，我们可以对结果进行可视化。通过绘制散点图、柱状图、热力图等图表，可以直观地展示不同商品之间的关联关系和销售趋势。 最后，本文将以2023年11月5日的一次购物车分析为例，使用Jupyter Notebook的localhost:8888/notebooks/购物车分析.ipynb进行展示。读者可以按照步骤复现本文的分析过程，并根据自身需求进行修改和扩展。购物车分析可帮助零售商了解消费者购买行为，优化产品组合和促销策略，提高销售额和客户满意度。