老高与购物篮分析
公告
“啤酒与尿布”是一个真实的故事，发生在1990年代的沃尔玛大卖场，代表卖场的购物篮商品之间存在着某种特定的关联关系，挖掘并利用这种关联关系，可以使得实体零售门店充分；了解顾客的购物场景，为选品与品类管理、定价与调价、促销策略及评估、关联陈列、顾客行为聚类等提供了有效的数据依据。
我在2008年撰写了《啤酒与尿布-神奇的购物篮分析》（清华大学出版），开辟本专栏,是为了与大家探讨实体门店购物篮管理的理念、计算方法及案例，以及能够与相关软件企业合作，开发相关应用软件产品
MP：13901022781 微信同号
统计
今日访问：506
总访问量：204581
零售关联分析（购物篮分析）的数据源及预处理（二）
2023年07月28日
评论数（0）购物篮交易数据的格式、异常值及适应对象：
购物篮数据来自于POS机，POS机于1990年代开始在零售业普及，其间恰好是关系型数据库的商业化应用阶段，因此大多数购物篮数据都是基于关系型数据库的架构构建及存储，属于典型的结构化数据。
因此就会有这种现象 存在，即将一个购物篮数据分别存储在2个数据表单中：订单主表（Master）和订单明细表（Detail），二个表之间采取订单号（order_id）作为外键（foreign key）进行关联，形成一个完整的购物篮数据，一个购物篮数据对应了一个顾客的消费行为。
近年来由于Java语言及云端数据库的普及，有些POS软件采取了Json格式进行订单数据存储，将交易数据中的Master表与detail表合并，形成统一的Json数据包，Json数据包会产生冗余、但是便于编程，Json数据包属于半结构化数据，需要转换为结构化数据（semi-structured basket data to the structured format），才可以进行购物篮分析。
购物篮数据的离群点（Outlier）：在进行购物篮数据分析时，会出现某些离群点数据，即超出正常状态的数值，比如某超市购物篮系数基本在在2-3件，假定出现了几个购物篮系数在30以上的购物篮，就可以认为是偶发性的离群点，予以剔除。但是有些离群点可能具有商业价值，比如门店附近新家庭的出现，导致某些购物篮的系数突然变大，此时需要予以特别关注。
在现实中，有些对于购物篮分析没有实际意义的数据项需要剔除，最常见的就是很多购物篮数据中会有塑料袋，而塑料袋对于购物篮分析没有实质上的价值，可以予以剔除。
零售关联分析的三种数据分析手段及对应的数据源：
零售业关联分析主要有三种基本类型，而三种分析类型对应的数据对象如下：
? 相关性分析：进行商品之间的相关性分析时，需要从购物篮数据的订单明细表提取商品销售数据，包含商品的名称、价格、销售数量等信息，将商品销售数据从购物篮订单明细中剥离拆开后进行合并汇总，一般汇总为销售日报形式。
? 购物篮分析：在进行传统购物篮分析时，使用的数据表需要从订单明细表中提取，此时不能拆开购物篮，需要以购物篮为基本分析单元，并根据分析目的、结合外部数据与隐含属性，对商品之间的关联规则进行挖掘。
时间序列关分析：时间系列关联分析的数据源要看序列分析的目的，如果是会员的购买行为，则需要订单主表（master级别），并需要带有订单时间戳数据，若进行顾客商品购物序列等分析，需要结合订单明细级别数据。