商业数据分析中篮子分析的快速实现方式

2021/1月/26大数据分析, 大数据技术与运用0 条评论

篮子分析

篮子分析,适用于在分析与某事物有关联的其他事物。例如经典案例“啤酒与尿布”。从订单中获得商品的信息,找到有关联关系的商品,并以此获得更高的销售收益。

我们先简单回顾一下这个案例,再了解可以如何通过DataFocus对销售订单数据进行篮子分析。

1、案例:啤酒与尿布

20世纪90年代,美国沃尔玛超市的管理人员在分析销售数据时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会购买几瓶啤酒,于是他们尝试将啤酒和尿布摆在一起。这个举措使得尿布和啤酒的销量都大幅增加。

原来,在美国的年轻夫妇家庭中,一般是母亲在家照顾婴儿,父亲去超市购买尿布。因此父亲在买尿布时,常常会再买几瓶啤酒犒劳自己。

购物篮分析

2.1 分析思路

以查看商品各子类别之间是否有关联为例,在DataFocus系统中可以通过以下步骤进行分析:

  1. 制作中间表:使用“子类别”和“订单单号”字段制作中间表,并通过订单单号与原表关联。
  2. 公式1:依据订单单号,将中间表各子类别与原表中相同订单的其它子类别进行匹配。
  3. 公式2:将原表的子类别中,排除与中间表相同的子类别。
  4. 公式3:公式1和公式2合并。数据效果如下图。
  5. 最后进行搜索分析。

2.1 关联并筛选后的数据效果

2.2系统操作

2.2.1 制作中间表

将表导入系统,进入搜索模块,在搜索框中输入列名后,于“操作”栏下保存为中间表。

子类别保存中间表

2.2 保存为中间表

子类别编辑保存中间表

2.3 编辑中间表

2.2.2 表间关联

在“数据表管理”或“资源管理”中找到该中间表,进入表详情的关联关系页面,将该表与源表进行关联。

2.4 添加关联关系

2.2.3 公式制作

回到搜索模块,同时选择源表与中间表,点击“增加公式”按钮,制作如下公式,并保存为公式列。

订单对应,找原订单中,其它产品

子类别公式1

2.5 公式1

设置“子类别”相同时,不显示

子类别公式2

2.6 公式2

结合前两个公式

子类别公式4

2.7 公式3

当然,如果对公式的使用熟练后,可以将以上3个公式结合为一个,并进行使用。

2.2.4搜索分析

最后,搜索框中输入列名、公式、关键词进行搜索分析。

注:公式的使用可以参考公式编辑界面中的“公式辅助”或产品手册。

数值表查看,并按数量降序排列

如图,使用关键词“不为空”排除空值,公式count计算数量。点击数值表中对应列名,即可进行降序排列。

子类别篮子分析——图表

2.8 数值表

堆积柱状图查看,配置好图轴

也可以在“图形转换”中,切换为其它图表,如堆积柱状图。

在“配置图”中,将中间表的“子类别”列定为x轴,关联并筛选后的源表中“子类别”列设为图例,结果如图。

2.9 堆积柱状图

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