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购物篮分析课件PPT购物篮分析是一种数据挖掘技术,通过分析顾客购物篮中的商品组合,了解顾客购买行为并制定相应的营销策略什么是购物篮分析?定义1购物篮分析是指对顾客购买行为进行挖掘和分析的一种技术,通过发现顾客购买商品之间的关联关系,帮助企业做出更准确的决策原理2购物篮分析基于关联规则算法,通过计算支持度和置信度来发现商品之间的相关性,并生成频繁项集目的3购物篮分析的目标是提供对消费者购买行为的深入洞察,为企业的市场营销策略提供决策依据购物篮分析的应用场景电商行业通过购物篮分析识别潜在的交叉销售机会,提供个性化推荐,优化促销活动超市零售优化货物摆放位置,提高商品陈列的吸引力,制定合适的促销策略餐饮业通过购物篮分析了解顾客需求,调整菜单组合,提供个性化推荐购物篮分析的优势和劣势优势劣势深入洞察消费者购买行为需要大量的数据支持••提供个性化的市场营销策略数据处理和清洗的复杂性••优化商品摆放和促销活动结果的解释和落地实施的挑战••购物篮分析的核心概念支持度商品组合出现的频率•置信度购买商品后,同时购买商品的概率•A B频繁项集支持度大于预设阈值的商品组合•关联规则具有一定置信度的商品之间的关系•数据处理和数据清洗数据预处理去除重复数据、处理缺失值,转化数据格式等•数据清洗过滤无关数据、纠正错误数据,处理异常值等•数据转换将数据转化为适合购物篮分析算法的格式•购物篮分析算法算法算法1Apriori2FPGrowth通过生成候选项集和剪枝来发现频繁项集,通过构建树来挖掘频繁项集,减少了候选FP进而生成关联规则项集的生成和扫描频繁项集挖掘生成候选项集1根据支持度阈值,从初始项集生成候选项集计算支持度2统计候选项集在数据集中的出现频率筛选频繁项集3根据支持度阈值,仅保留支持度大于等于阈值的项集支持度和置信度支持度是指项集(商品组合)在数据集中出现的频率•置信度是指购买商品后同时购买商品的概率•A B支持度和置信度是衡量关联规则强度的指标•设置适当的阈值可以过滤出高质量的关联规则•。