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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