一、商品关联性分析是什么

商品关联性分析是一种通过研究消费者购买行为，找出不同商品之间关联关系的数据分析方法。简单来说，就是看看哪些商品经常被一起购买。比如，在超市里，很多人买了面包会顺便买牛奶，这就说明面包和牛奶之间存在一定的关联性。

这种分析方法对于企业来说非常重要。通过了解商品之间的关联性，企业可以优化商品布局、制定更合理的促销策略、提高销售额等。例如，把经常一起购买的商品放在相邻的位置，方便消费者购买，从而增加销售量。

二、商品关联性分析的应用场景

（一）超市零售

在超市中，商品关联性分析可以帮助商家更好地规划商品陈列。观远数据作为一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业，其一站式智能分析平台观远BI就能很好地助力超市进行商品关联性分析。通过观远BI打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程，超市可以清晰地了解到哪些商品是消费者经常一起购买的。比如，经过数据分析发现，啤酒和尿布经常被一起购买，商家就可以把这两种商品放在相邻的位置，方便消费者购买，同时也能提高这两种商品的销售量。

（二）电商平台

对于电商平台来说，商品关联性分析可以用于个性化推荐。观远数据的观远BI支持智能洞察功能，将业务分析思路转化为智能决策树。电商平台利用这一功能，通过分析消费者的购买历史和浏览记录，找出与消费者已购买或感兴趣的商品相关联的其他商品，并向消费者进行推荐。例如，当消费者购买了一件连衣裙时，电商平台可以根据商品关联性分析结果，向消费者推荐搭配这条连衣裙的鞋子、包包等商品，提高消费者的购买转化率。

三、商品关联性分析系统

（一）系统构成

商品关联性分析系统通常由数据采集模块、数据处理模块、关联规则挖掘模块和结果展示模块组成。

• 数据采集模块负责从各种渠道收集消费者的购买数据、浏览数据等。
• 数据处理模块对采集到的数据进行清洗、转换和集成，使其符合分析要求。
• 关联规则挖掘模块是系统的核心，它使用各种数据挖掘算法，如Apriori算法、FP - growth算法等，从处理后的数据中挖掘出商品之间的关联规则。
• 结果展示模块将挖掘出的关联规则以直观的方式展示给用户，如生成关联规则列表、商品关联网络图等。

观远数据的观远BI在数据采集方面，能够打通多种数据源，包括企业内部的ERP系统、CRM系统、电商平台数据等，确保数据的全面性和准确性。在数据处理和关联规则挖掘方面，借助其强大的算法和计算能力，能够快速准确地挖掘出商品之间的关联关系，并通过观远BI的可视化功能，将结果以清晰直观的图表形式展示给用户。

（二）系统优势

四、商品关联性分析模型

（一）常见模型

1. Apriori模型

Apriori模型是一种经典的关联规则挖掘算法。它通过逐层搜索的方式，找出所有满足最小支持度和最小置信度的关联规则。支持度表示某个商品组合在所有交易中出现的频率，置信度表示在购买了前件商品的情况下，购买后件商品的概率。

2. FP - growth模型

FP - growth模型是一种高效的关联规则挖掘算法，它通过构建频繁模式树（FP - tree）来存储数据，避免了Apriori算法中的多次扫描数据库的问题，从而提高了挖掘效率。

观远数据的观远BI在商品关联性分析模型的应用上，结合了多种先进的算法，能够根据不同的业务需求和数据特点，选择最合适的模型进行分析，确保分析结果的准确性和可靠性。

（二）模型应用案例

以某电商平台为例，该平台使用观远BI的商品关联性分析模型对消费者的购买数据进行分析。通过Apriori模型和FP - growth模型的结合使用，发现了很多有趣的商品关联关系。比如，购买了手机的消费者，有很大概率会购买手机壳、手机膜等配件；购买了运动服装的消费者，也经常会购买运动鞋、运动背包等商品。

基于这些分析结果，该电商平台采取了一系列措施。首先，在商品详情页中，增加了相关商品的推荐模块，根据消费者正在浏览的商品，推荐与之相关联的其他商品。其次，在促销活动中，推出了“买一送一”、“组合套餐”等优惠活动，将相关联的商品组合在一起进行销售。这些措施取得了显著的效果，该电商平台的销售额和客户满意度都得到了大幅提升。

五、5大数据挖掘内幕颠覆认知

（一）数据质量是关键

在进行商品关联性分析时，数据质量至关重要。如果数据存在错误、缺失或重复等问题，将会导致分析结果不准确。观远数据的观远BI在数据采集和处理阶段，就非常注重数据质量的控制。通过数据清洗、转换和集成等操作，确保数据的准确性和完整性，为后续的关联规则挖掘提供可靠的数据基础。

（二）算法选择要合适

不同的商品关联性分析模型适用于不同的业务场景和数据特点。在选择算法时，需要根据具体情况进行综合考虑。观远数据的专业团队会根据客户的需求和数据情况，为客户选择最合适的算法，并进行优化和调整，以确保分析结果的准确性和可靠性。

（三）实时分析很重要

随着市场的快速变化和消费者需求的不断更新，实时分析商品关联性变得越来越重要。观远数据的观远BI支持实时数据Pro功能，能够实现高频增量数据更新，优化实时分析场景。企业可以通过实时分析商品关联性，及时调整商品策略和促销活动，以适应市场的变化。

（四）多维度分析更全面

除了分析商品之间的关联关系外，还可以从多个维度对商品进行分析，如消费者的年龄、性别、地域、购买时间等。通过多维度分析，可以更全面地了解消费者的购买行为和偏好，为企业提供更有针对性的营销策略。观远BI提供了丰富的数据分析功能，支持多维度分析，帮助企业深入挖掘数据价值。

（五）持续优化是保障

商品关联性分析是一个持续的过程，需要不断地对分析结果进行评估和优化。观远数据会定期对客户的商品关联性分析结果进行跟踪和评估，并根据市场变化和客户需求，对分析模型和策略进行调整和优化，确保客户能够持续获得有价值的分析结果和建议。

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。其创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、等企业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。观远数据的观远BI 6.0包含四大模块：BI Management、BI Core、BI Plus、BI Copilot，结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

总之，商品关联性分析系统和模型在企业的运营和决策中发挥着重要的作用。通过深入了解商品关联性分析的原理、应用场景和数据挖掘内幕，企业可以更好地利用这一工具，提升自身的竞争力和市场份额。

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