有过零售业运营经验的朋友都知道，以商品为核心的Top N销售排行，是零售门店的基本考核KPI指标。 所谓Top N，也被称为Best Sellers，就是从销售数据中提取所需的N个数据，并从排序列表中选取最大或最小的N个数据。 Top N能够真实反映商品的销售状况，但是不能反映顾客的需求，这是一种典型以商品为中心的运营模式。 物美董事长张文中博士曾提出，零售业正在由IT（信息技术）时代转

做销售数据分析时，对客户的购买偏好分析很常见。使用 Tableau，通过简单的拖拽字段，就可以很容易得到不同类别商品的购买情况（如下图）。 但是，这个呈现结果不够精确：如果同一个人购买了多个类别商品时，多个类别会重复计数；并且，也无法知道同时购买两种或多种类别商品的客户情况。 想要更精准的了解客户购买偏好，例如：仅购买某一类商品的客户情况、同时购买某几类商品的客户情况（如下图），就需要多一

啤酒与尿布”故事来源于零售卖场的购物篮分析，其算法出自1993年推出的Apriori算法，在数据分析界，购物篮分析称为Market Basket Analysis（MBA），属于关联分析Assoiceation Analysis的一个分支, 关联分析是数据挖掘的十大明星算法 。 几乎所有的数据分析教科书都喜欢使用“啤酒与尿布”作为案例，进行关联算法解析，因此将“啤酒与尿布”与关联分析进行划等号，

一、选字段 二、左合并 三、字段设置 四、购买A的订单数 五、购买B的订单数 六、同时购买A和B的订单数 七、总购买订单数 八、支持度 九、置信度 十、提升度 十一、过滤 十二、自助数据集建立完毕，包括支持度、置信度、提升度 十三、自定义排序分析商品 按提升度降序排序，保留两位小数 十四