识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合,此类分析的结果被用于推荐附加商品,为陈列商品的决策提供依据等,这类分析方法是指?

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识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合,此类分析的结果被用于推荐附加商品,为陈列商品的决策提供依据等,这类分析方法是指?

购物篮分析(Market Basket Analysis),也被称为关联规则挖掘(Association Rule Mining),是一种数据挖掘技术,用于发现商品之间的关联性和规律,特别是在零售业中广泛应用。 购物篮分析可用于确定哪些产品通常一起销售,以及哪些产品通常不会一起销售。基本思想是利用历史交易数据,通过计算支持度、置信度等度量指标,找出经常同时出现在顾客购物篮中的商品组合,进而揭示商品组合之间的潜在关系和趋势。 购物篮分析的具体过程如下:收集商品销售数据,并将其转化为交易清单或购物篮。 根据交易清单中的商品信息,生成频繁项集(Frequent Itemset)。 基于频繁项集,推导出关联规则(Association Rule),并计算支持度(Support)、置信度(Confidence)等度量指标,筛选出优质的规则。 对筛选出的关联规则进行解释和应用,以促进商品组合的营销和销售。购物篮分析可以帮助企业识别潜在的商品组合或推荐搭配,提高销售转化率和客户满意度,同时能够优化库存管理、采购决策等业务流程,有助于企业实现商业智能和数据驱动的经营模式。
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