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上世纪90年代，美国的沃尔玛超市收银员发现了一个奇怪的现象，结账时乘客的购物车里，啤酒和纸尿裤总是摆在一起，于是沃尔玛超市就将两件商品摆放的位置靠近，果然销量大增。
购物篮指的是超级市场内供顾客购物时使用的装商品的篮子，当顾客付款时这些购物篮内的商品被营业人员通过收款机一一登记结算并记录。
所谓的购物篮分析(Market Basket Analysis)就是通过这些购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。
购物篮分析是商场常用的一种分析手段，经典案例“啤酒和纸尿裤搭配售卖”就是一种购物篮分析。
美国学者Agrawal在发现啤酒和纸尿裤经常一起出现在顾客购物篮中后，进行了研究，发现原因出自“奶爸”这一群体。
首先，从时间上，周末比工作日购买纸尿裤喝啤酒的频率更多；其次，爸爸们喜欢看体育节目，而且更爱边喝啤酒边看，且美国的体育节目多在周末扎堆。所以，当周末母亲需要给孩子换纸尿裤时，通常会让正在看球的奶爸去买。奶爸出去买纸尿裤，会顺便带些啤酒回来。
完成购物篮分析，能给实际销售带来哪些优势呢？
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优化商品配置:可以厘清哪些商品可以一起购买,关联商品可以优化陈列方式、进行促销等;
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了解客户需求:分析出顾客的购买习惯，顾客购买商品的时间、地点等;
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分析销售趋势:利用数据仓库对品种和库存的趋势进行分析,选定需要补充的商品,研究顾客购买趋势,分析季节性购买模式,确定降价商品。
以亚马逊卖家为例，首先，我们需要通过后台的订单报告，收集商品的销售数据，然后计算购物篮分析的关键指标：1、支持度 2、置信度 3、提升度。
支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例，代表了这个组合的可靠程度。
支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，显然支持度越大关联规则越重要。
商品A、B组合的支持度=同时购买A、B商品的订单数/总订单数*100%
置信度是指购买A之后又购买B的条件概率，简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率。
A对B的置信度=同时包含A和B商品的订单数/包含A商品的订单数*100%
提升度在理解上相较于前两个指标更有难度。它是指先购买A对购买B的提升作用，用来判断商品组合方式是否具有实际价值。如果商品A对商品B有较大的提升，有较大的搭配价值，建议可以组合售卖或者是将两者的展示位置靠近。
它的计算方法是：A对B的置信度/购买商品B的订单数。
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当提升度>1时：
表示买A再买B的概率大于单独购买B的概率,就表示买A对买B带来了提升效果。
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当提升度<1时：
表示买A再买B的概率小于单独购买B的概率,就表示买A对买B带来了负面效果。
下面我们以亚马逊店铺的订单数据为例，进行购物篮分析。
首先我们需要计算订单数的各类指标。
①总购买订单数
要计算总购买订单数，我们根据SKU进行订单数的汇总求和。
②计算同时购买A和B订单数
要计算同时购买A和B的订单数，就需要复制一列相同的商品类别，将两列通过「左右合并」功能合并在一起，就可以分出比如A+A、A+B、B+A等的商品组合。
将商品名称作为A商品和B商品。显然，不需要类似 A+A 的组合，因此需要将该数据过滤掉，输入函数【A商品SKU!=B商品SKU】即可。
③计算分别购买A和B的订单数
添加左右合并，并将合并结果「订单数」命名为「A商品订单数」，B商品同理计算。
2. 计算支持度、置信度、提升度
得到上面三个指标后，我们就可以通过公式新增列计算支持度、置信度、提升度。
支持度=同时购买A和B订单数/总购买订单数，置信度，提升度同理，就不列举了。
3. 数据分析
计算得到支持度、置信度、提升度的结果后，我们就可以制作成完整的看板，查看各类商品之间的关联，并采取相应的应对策略。
购物篮分析的目的在于：通过对用户消费记录数据的挖掘和分析，找出用户购买习惯的一些潜在规律，从而为用户提供他们想要的搭配或相应的组合coupon，带来客单价的提升，从而提高公司收益。
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