Clementine中的購物籃案例要解決什麼問題，怎樣解決的，結論是什麼？
在回答問題之前，先向大家介紹Clementine的作用。SPSS Clenmentines提供眾多的預測模型，這使得它們可以應用在多種商業領域中：如超市商品如何擺放可以提高銷量；分析商場營銷的打折方案，以制定新的更為有效的方案；保險公司分析以往的理賠案例，以推出新的保險品種等等，具有很強的商業價值。————————以下是原答案——————————
●問題1：Clementine中的購物籃案例要解決什麼問題？
運用統計學的方法，通過分析所售商品間的關聯度，尋找目標客戶群，且對目標客戶群的特徵進行分析。
●問題2：解決過程中的重要步驟。
重要步驟之一：
設置第一個類型節點時，由於cardid不在所有類型的範圍內（它只是一個編號項），要注意把cardid的類型設置為無類型；由於從cardid段到age段的項目不屬於商品，故要將方向設置為無；由於要計算所有商品間的關聯度，故要將他們的方向設置為雙向。
重要步驟之二：
執行web節點後，要注意將浮標最低值設置為大於50，因為只有如此才能顯示關聯度最強的幾組商品，如圖。
重要步驟之三：
由於關聯度最強的三組產品顯示為「fish及fruitveg」「confectionery和wine」「beer及cannedveg及frozenmeal」，故右擊它們之間的連線，生成鏈接的導出節點，注意「beer及cannedveg及frozenmeal」這一組要按住shift連續選中。此步驟是生成的是三個關聯度最強的目標客戶群。如圖所示。
重要步驟之四：
最後生成決策樹的時候編輯C5.0節點，「輸出類型」選項可以決定生成決策樹或規則集。
重要解釋：
理解整個數據流及數據流上的節點是本案例中的重點。
A節點是原始數據節點，也是源頭節點，之後的數據分流全部依賴於此；
A節點之後的類型節點起到分流的作用；
B節點是GRI節點，顯示的數據之間的置信度和支持度；
C節點是網路節點，也是整個流程中比較關鍵的節點，它直接對數據進行具體的分析，找到商品之間的關聯度；
D節點是表節點，用於顯示最直觀的客戶信息和數據；
E是一個特殊的數據流，是根據C節點分析得出，最後找到beer_beans_pizza客戶群是目標客戶群，並對目標客戶群進行特徵分析。
●問題3：目的實現後得到了什麼樣的結果？
如圖：
決策樹清楚地告訴我們，目標客戶群的總人數為146人，其中收入大於16900的人數為5人；收入小於等於16900的141人中，男性佔139人，女性2人。該結果顯示出，收入小於16900的男性是主要目標客戶群。
因此可以將啤酒和凍肉、罐裝蔬菜放在一起銷售，這也正好和前面的網路節點圖的顯示相一致。————————我是華麗麗分割線——————————
為了讓新手能看懂且自行完成整個流程，在此分享兩個該案例的鏈接：市場購物籃分析（規則歸納/C5.0）+aprioriSPSS Clementines 預測分析模型----啤酒+尿片故事的實現機理（使用11版本實現）小組成員：（一班）
劉治禹 120107130125
劉永順 1289066
李玲玲 12304070112
劉瑤 120106130242
小組成員： 工商13-4 朱金鳳 1258082
工商13-4 趙月苓 1258009
工商13-4 曾 潔 1255085
工商13-4 曾 婕 1258107
一、目的 通過按人口統計學方式（如按年齡、收入等）預測出目標群體，並對客戶群體進行分析研究。最終得出商品關聯性最高的三種產品。二、 過程1.將數據集與「變數文件」節點連接
三組最佳搭配組合，分別是魚和果蔬； 酒和糧果；啤酒、豆類和比薩。
銷售渠道可以擴展的更多，促銷方法比較好，銷售策略也不錯
小組成員
藺靜 工商管理2013—3班
201310811307
羅健 工商管理2013—3班
201310811328
李佳檜 工商管理2013—3班 201310811306
陳玉敏 工商管理2013—3班 201310811310
顧祖芬 工商管理2013—3班 201310811305
王玉珠 工商管理2013—3班 201310811308
購物籃問題分析
一:解決問題
1、找出關聯性最強的前3種產品組合
2、通過產品組合找出客戶群
3、利用人口特徵推測出最佳客戶群
二:大概步驟
1：建模，進行一般規則歸納
2：建立web節點，建立產品間的聯繫
3：運用軟體，篩選關聯性較強的產品組合，並為其突出顯示命名
4：選出關聯性最強的產品組合，並找出其人口特徵
三:結論
1、找出關聯性最強的前3種產品組合
A、魚和果蔬
B、酒和糧果
C、啤酒、凍肉、罐裝蔬菜
2、通過產品組合找出客戶群
A、魚和果蔬——健康食客
B、酒和糧果——休閑食客
C、啤酒、凍肉、罐裝蔬菜——快速食客
3、通過對人口特徵分析，得出最佳客戶群及其人口特徵
最佳客戶群：啤酒、凍肉、罐裝蔬菜
人口特徵： 總人數:1000人
收入《=16900性別：男
最佳客戶群人數：136人
再細分：年齡：25—50歲
最佳客戶群人數：96人
營銷方案
產品組合（啤酒、凍肉、罐裝蔬菜）
一、消費者分析
1、消費人群特徵： 年齡在25—50歲之間的男性，收入在16900美元以下
2、購買人群預測：
單身男性：主要是未婚或沒有孩子的男性，工作時間量大，無暇做飯
家庭男性：休閑時享用，比如：哥們一起看球賽3、購買渠道：K/A類商超、零售店、休閑場所、餐廳、飯店、公園、車站、小區連鎖超市
二、市場分析
簡介：根據購物籃分析，得知1000名顧客中有136名目標客戶群。市場佔有率大概是14%
分析方法：SWOT分析
1、優勢：產品組合，滿足消費者快捷、方便的需求
2、劣勢：不健康
3、機會：利於市場快速擴張，增大市場份額
4、威脅：進入壁壘低，模仿性性強
三、競爭者分析
分析方法：波特五力競爭分析模型
1、新進入者易進入
2、顧客討價議價的能力不強
3、同行競爭者競爭能力不強。通過數據分析，找出關聯性最強的產品組合，而同行競爭者一般是單一產品
4、供應商討價議價的能力較低，供應廠商特別多
5、替代品的替代能力較弱
四、營銷策略（4P方法）
一）產品（product）
1、產品定位：根據分析，定位為快速消費食品，滿足中下層消費的男性
2、產品架構：因為該產品具有很強的關聯性，把這3個食物進行產品組合銷售二）價格（price）
因為是產品組合，捆綁銷售，而且產品不具有差異化，所以採取相對低價的價格策略
三）、渠道
1、銷售地點：K/A類商超、零售店、休閑場所、餐廳、飯店、公園、車站、小區連鎖超市
2、銷售方法：
a.將組合產品陳列在賣場之「食品區」門店端架特殊位置（即利於顧客選擇的最佳位置）
b.將組合產品陳列在賣場收銀的促銷區
c.在客流量較大賣場可實施免費品嘗促銷推廣活動，時間段在周一至周五：下午17：00～21：00，周六周日
d.和相應的食品網商進行合作，實行網上促銷，並且送貨上門等
四）促銷（溝通）
1.在公交，地鐵里的電視廣告宣傳2. 體育網站、新聞手機APP等插入產品組合促銷廣告
3.在賣場貼宣傳海報，易拉寶支架宣傳
4.在大型賣場可以聘請相應的促銷人員，進行叫賣活動
5.對小型體育活動進行贊助宣傳等
購物籃分析總結報告成員：胡翠，何林洋，謝鑫，吳南芳，葉桂英，廖梅琳，彭湘媛，張越購物籃分析教程需要解決的問題? 一群用戶購買了很多產品之後，哪些產品同時購買的幾率比較高？ ? 買了A產品的同時，買哪個產品的幾率比較高？ ? 找相應產品的收入年齡性別的客戶群 ? 針對以上客戶群制定相應的營銷策劃方案 解決問題的過程? 解決問題所需要的技術：數據挖掘 ? 數據挖掘的兩個階段： ? 關聯規則建模和一個解釋所購買商品之間聯繫的web顯示 ,C5.0規則歸納（描繪已標識產品組的購買者的特徵） ? 通過該實驗我們掌握了如何使用 Clementine 通過建模（使用 GRI）和直觀化（使用 Web 顯示）發現資料庫中的關係（即鏈接）。這些鏈接與數據中的案例組相對應，並且，通過建模（使用 C5.0 規則集）可詳細研究這些組並描繪其特徵。最終成果? 最佳產品搭配：啤酒、凍肉、罐裝蔬菜 ? 其次是：酒和糧果，魚和蔬菜 ? 所有顧客共一千人，購買客戶群146人，收入大於16950元5人，收入小於等於16950元141人。其中女性兩人，男性139人。男性年齡大於25.5歲96人，小於等於20.5歲27人，20.5～25.5之間16人。 ? 最佳人口特徵：收入小於等於16950，性別為男性，年齡大於25.5歲的人群
市場購物籃分析報告
小組成員：
謝晶晶 工商管理2013—3班 1258049
向桂花 工商管理2013—3班 1289074
徐亞蘭 工商管理2013—3班 1258143嚴俊榕 工商管理2013—3班120106130132一、需要解決的問題1.一些用戶買了一種產品後,買那些產品的概率相對比較高？2.尋找購買這一類產品客戶群體的年齡、收入、性別等特徵，確定目標顧客群體。3.找出關聯性較高的產品，形成產品組合，制定營銷策略。二、研究過程1.建模，導入消費者的購物信息和產品信息。2.使用GRI模型了解各個信息之間的關聯3.利用WEB模型產生的各個類別組合，分析出各個組合之間的強弱聯繫。4. 根據產品聯繫的強度確定產品的目標顧客群。 顧客共1000人，購買客戶群146人，收入大於16950元5人，收入小於等於16950元141人。其中女性兩人，男性139人。男性年齡大於25.5歲96人，小於等於20.5歲27人，20.5～25.5之間16人。 三、結論 關聯性最強的三種產品組合為：1.魚和果蔬 ——健康客戶2.酒和糧果 ——穩健客戶3.啤酒、凍肉和罐裝蔬菜——消耗型客戶目標顧客群體為：收入在16950以下，年齡大於25.5歲的男性顧客。主要購買的產品是：啤酒凍肉和罐裝蔬菜，魚和果蔬，酒和糧果。四、相應的營銷方案1.把魚和果蔬類產品，酒和糧果，啤酒、凍肉和罐裝蔬菜分別陳列在一個區域，增加顧客的購買次數。2.進行捆綁性銷售，把相關聯的產品進行組合包裝，組合定價，增加顧客購買數量。3.分時在下班、周末、節假日進行分時段的促銷活動。4.在休閑場所、上下班必經路的公共交通上做宣傳，如地鐵、公交車、公園等。購物籃分析成員：
趙倩201310811110工商管理一班趙楊201310811118工商管理一班萬華利201310811114班級同上購物籃分析的目的：
☆ 對超級市場的購物籃數據以及購買者的相關信息進行數據挖掘☆ 消除購買關聯性強的產品的相關客戶群☆ 細分市場，制定營銷方案實驗過程：
Ⅰ導入並整理數據集，用GRI建模演算法分析數據
Ⅱ整理出GRI無法識別的派生客戶群Ⅲ通過web顯示已分析整理出的數據信息Ⅳ用GRI找出關聯性強的商品，然後根據客戶購買的產品類型添加標識，通過規則歸納來描繪這些標識的特徵實驗結果：
?得出關聯性強的三種產品組合
＃魚和蔬菜＃ ＃酒和糧果＃ ＃啤酒和凍肉還有罐裝蔬菜＃?而且決策樹中可以看到，總人數有1000人，目標客戶群有146人。
其中，從收入來看，收入大於16900的人數有5人，收入小於或等於16900的人有141人，男性139，女性2人從年齡來看，大於25小於50的人有96人則，目標客戶群基本為收入小於16900，年齡大於25小於50的男性建議：⒈把關聯性強的相關產品擺放在一起，比如魚和蔬菜擺在一起，酒和糧果擺在一起。⒉對年齡25到50歲年齡段的男性進行重點宣傳銷售，並不時舉行打折促銷活動以吸引消費者小組成員：
艾永均 201310811416趙艷萍 201310811428吳艾玲 201310811429劉楚楚 201310811430一、購物籃分析要實現什麼目的？
1、尋找購買相似產品，並且可按年齡、收入等刻畫其特徵的客戶群；2、得出事物之間二者的相互關係,找出關聯性最強的產品。二、實現目的的重要步驟step1：建造圖表，分出產品特徵、人的特徵以及購物籃特徵。
2、具有同特徵的人與事之間的聯繫，便於企業確定目標客戶群。可以對客戶進行分類營銷。
小組成員：楊晨博 201310811130 胡浩 201310811112 雷佳鑫201310811113 郭鑫 201310811115一、購物籃分析目的
商品的相關性指的是商品銷售中不是孤立的，不同的商品在銷售中會形成相互因影響的關係，由於這種關係背後往往隱藏著數量龐大的客戶群，通過「購物籃」分析，可以明確商品間這種「相互愛戀」的關係，發現商品間的相互聯繫，找出利益最大化（置信度）商品組合組合，從而做出有利於最大化提升商品銷售量的產品組合決策。
分析後，得到具體的顧客群特徵，並通過分析，得到產品組合銷售中的目標客戶群特徵，從而進行有效、針對性的銷售，達到最大利潤。
二、具體實施辦法
1）對商品實行購物籃分析，通過採取數據挖掘軟體Clementine的手段進行分析。
具體數據類型：
購物籃摘要：
? cardid.購買此籃商品的客戶的忠誠卡標識符。
? value.購物籃的總購買價格。
? pmethod.購物籃的支付方法。
卡持有者的個人詳細信息：
? sex
? homeown.卡持有者是否擁有住房。
? 收入
? age
購物籃內容—產品類別的出現標誌：
? fruitveg
? freshmeat
? dairy
? cannedveg
? cannedmeat
? frozenmeal
? beer
? wine
? softdrink
? fish
? confectionery
2）對於數據信息，利用軟體進行對數據的具體分析：
軟體操作過程中的具體步驟：
《1》選取可變數據源，各類欄位（表），進行建模，將其連接，並對其進行各類屬性設置；《2》具體步驟設置完成後，對整個分析流程進行那個執行。利用web繪圖功能進行做圖，得出結果(如下）；
3》通過圖像對商品的關係強度進行分析，了解各類商品的購買組合群體，即同時購買同一群體內的產品組合。並採用GRI關聯模型得到結果；
《4》通過分析，利用web得到的繪圖結果與利用GRI得到的表數據結果基本一致。的出下列結果：
利用web
繪圖與GRI模型的數據可得出結果：
在此購物籃中，各類產品組合相關程度排名高前三項的如下：
前項 後項 支持度% 置信度
? cannedveg ? freshmeat 3.0
96.67
? frozenmeal
? beer
? frozenmeal ? cannedveg
3.1
93.55
? freshmeat
? beer
? cannedveg ? cannedmeat 4.0
90.0
? frozenmeal
? beer
三、得出產品組合置信度決策樹得出產品組合置信度決策樹
1.最佳產品組合為：啤酒.凍肉.罐裝蔬菜；
2.所有顧客共有1000人，購買的客戶組合群為146人，其中收入大於16900元的有5人，收入小於16900的有141人，其中女性2人，男性139人；
3.男性年齡大於25.5歲的有96人，小於等於20.5歲的有27人，20.5---25.5歲之間有16人；
4.在所有的目標客戶群中，最佳的人口特徵為收入小於等於16900，年齡25.5歲的男性人群。
蔣國琳 201310811311
吳帆 201310811313
李林玲 201310811315
成茜 201310811316
陳旭 201310811318
吳瑩 201310811323
一、解決什麼問題
發現商品與商品之間，消費者與商品之間的聯繫，並根據這些聯繫尋找目標客戶群，並根據研究內容和結果制定相應的營銷策略，達到營銷目的。
二、解決問題的過程
1.將數據導入進行建模分析，建立相關性
2.建立web節點，分析相關性，篩選相關性較強的組合
3.選出相關性最強的產品組合併分析目標顧客群
三、結論
1.關聯性較強的前三種組合
魚——果蔬
酒——糧果
啤酒—凍肉—蔬菜
2.分析顧客特徵
健康食客
休閑食客
快速食客
3.得出客戶群特徵
總人數：1000人
購買客戶群146人：收入＞16950元 5人
收入≤16950元 141人
其中女性2人，男性139人。
男性年齡＞25.5歲96人，≤20.5歲27人，20.5～25.5之間16人。
最佳人口特徵：年齡大於25.5歲，收入小於等於16950的男性顧客
四、營銷策略
產品組合放置，進行組合促銷
購物籃數據分析
工商13-3
歐濤 劉聞 萬芳 袁茂峰
購物籃數據分析目的
l 發現購物籃內購買各種物品之間的人的特徵聯繫。
l 一群用戶購買了很多產品之後，哪些產品同時購買的幾率比較高。
具體步驟
l 步驟1：輸入購物籃數據
l 步驟2：分析理解整理數據
l 步驟3：插入模型並執行
l 步驟4：利用web工具，決策樹工具，GRI模型挖掘數據信息。
l 步驟5：解讀結果，找出關聯最強關係組合。
輸入整理階段
l 1打開baskrule&>BASKETS1n 文件。添加type節點，編輯type節點以剔除一些干擾信息，例如cardid等，我們將其方向設置為無，其他有用的購物籃欄位我們設置為雙向。
l 插入web節點以顯示所有商品組合，通過設置找出三個最強關聯組合
l 插入GRI模型（關聯規則歸納）以歸納整理人口特徵。使用c5.0演算法並執行，添加決策樹節點以顯示結果，得出結果。
購物籃數據分析結果
l 從web和GRI分析結果來看，可以找出三組聯繫較強的組合：
l 1、啤酒、罐裝蔬菜、凍肉
l 2、酒類、甜食
l 3、水果、魚
l 其中最佳組合為第一組
l 購買啤酒、罐裝蔬菜、凍肉用戶群特徵
l 年齡處於25-50歲之間，年收入低於16900美元的男性。
營銷方案
l 目標客戶群特徵：年收入16900美元以下，年齡在25——50歲之間，男性。
l 策略
l 1、價格
l 產品主要滿足於年收入水平中下的消費群，所以產品定價不宜太高，一般為平民價
l 採取產品組合定價的方式
l 促銷定價，如買滿3件打8折
2、銷售渠道
大多處於銷售終端，大型商超、超市連鎖店、菜市場等消費者生活用品購買場所。
3、宣傳
在超市內有專門的售賣區域，並有鮮明的促銷提示牌
在商場內安排銷售人員進行促銷
在地鐵、公交等公共場所廣告推廣
謝謝觀看
歐濤 劉聞 萬芳 袁茂峰
2016-3-15
工商管理2班
201310811205蘭亞麗201310811206張華艷201310811213廖羽201310811214范雲月市場購物籃分析
姓名 班級 學號
李琦 工商13-2 201310811215吳婷 工商13-2 201310811216張琴 工商13-2 201310811217陳宸 工商13-2 201310811218市場購物籃分析
一、解決的問題 為了分析給出數據的相關性，通過對市場購物籃的分析，我們通過關聯規則建模和Web顯示得知客戶購買產品之間的相關性及相關性的強弱，分析這些產品與客戶的性別、收入、年齡等之間的關係，解決如何為這些商場的搭配銷售和主要的客戶群提供依據。二、過程
1、首先對小組成員進行分工； 2、其次一個成員主做，一個成員負責步驟分析，一個成員負責協調做與看之間的工作，一個成員負責外援技術輸入； 3、然後我們成員按照自己的任務根據步驟通過講解和理解摸索根據要求完成任務； 4、最後根據完成小組的講解進行對比和完善，形成最終的模型。三、結論
通過關係建模我們分析得出三個客戶群相關性較大： 購買魚和果蔬的客戶； （健康客戶）購買酒和糧食的客戶； （穩健客戶）購買啤酒、凍肉和豆類的客戶； （消耗型客戶）根據給出模型，我們可以得知GRI 無法標識這些客戶群中的前兩個；健康食客和穩健客戶未形成足夠強的模式，GRI 無法發現它。根據決策樹可得出分析：
收入說明平均每100人有14人購買了啤酒、豆類和披薩的產品組合，這類客戶就是我們的目標客戶。 為企業決策和產品捆綁銷售提供了支持。 四、為什麼購買三者聯合產品比例大？ 1、美國文化影響。美國男性崇尚啤酒文化，價格便宜的披薩為生活必須品。 2、收入影響。在三者聯合產品購買中男性收入一般低於16900美元，在一定程度上限制了大規模消費的可能。 3、生活習慣的影響。我組做的非常好的是非常全面的分析了消費者人群，市場情況，產品的優劣形勢，競爭者分析，銷售渠道等等。總之我們的組簡直棒棒的
熊凱利：201310811124
吳雙：201310811129田金千：201310811127張荷梅：201310811128楊超：201310811117購物籃分析的目的：所謂的購物籃分析(Market Basket Analysis)就是通過這些購物籃子所顯示的信息來研究顧客的購買行為。
主要的目的在於：確定消費者所購買的不同商品之間的關聯性，找到最佳的匹配商品，並從中分析出能同時購買一類商品或一組產品的可能性，找出什麼樣的東西應該放在一起。然後藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品，找出相關的聯想（association）規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。
購物籃分析的過程
1、理解數據：在建模之前，了解數據集中有哪些欄位，這些欄位如何分布，他們之間是否隱藏著某種相關性等信息。
2、準備數據：在數據中選擇我們需要的欄位，對於age之類的欄位則可以不選擇
3、根據選擇的欄位製成表格，在表格中修改每個欄位的屬性即方向。
4、根據選好的欄位，採用GRI關聯模型形成一個有11個欄位的表格。如下圖
5、利用Clementine的web網路作圖功能，得出網狀圖形，根據相關性的強弱調節線段的粗細，得出下面圖形。
根據上圖，我們可以找出三類關聯性最強的產品（fish-fruitveg、confectionery-wine、cannedveg-beer-frozenmed)然後進行消費者的篩選，考察人口統計學變數對產品群體的影響，從而確定哪一類人群更喜愛同時購買哪些產品，為產品銷售提供支持。
6、通過產品組合找出客戶群
A、魚和果蔬——健康食客
B、酒和糧果——休閑食客
C、啤酒、凍肉、罐裝蔬菜——快速食客
7、通過對人口特徵分析 得出最佳客戶群及其人口特徵
最佳客戶群：啤酒、凍肉、罐裝蔬菜
人口特徵： 總人數:1000人
收入《=16900性別：男
最佳客戶群人數：136人
再細分：年齡：25—50歲
最佳客戶群人數：96人
結論：
根據這個過程我們可以了解，在超市產品中某些產品存在很強的關聯性。通過購物籃分析，找出關聯性較強的商品組合，確定客戶群，超市便可以將這些產品搭配著銷售，提高銷售量，為企業提供支持，從而促進企業更好的發展。
鄧小龍 201310811119趙夢楠 201310811101蒲虹燕 201310811104何正陽 120106130440購物籃分析需要解決的問題？
1.當用戶購買許多產品時，哪些產 品同時購買的機率比較高、
2.如果買了一個產品，那麼同時夠買其它另一個產品的
機率會比較高
3.尋找關聯性強的產品組合，通過產品組合找出目標客戶群
過程
1.小組分工（一人負責步驟分析。一人負責協調，一人負責完成步驟操作，一人負責外聯）
2.建模—導入消費者的數據，
3.通過GRI了解各信息之間的關聯
4.通過對WEB模型產生的各個類別組合之間的強弱聯繫的分析，來確定目標顧客群
結論
2.所有顧客共有一千人，購買顧客群146人，收入大於16900元的有5人，收入小於等於16900的有141人，其中女性2人，男性139人。
3.男性年齡大於25.5歲的有96人，小於等於20.5歲有27人 20.5—25.5之間的有16人
4、最佳人口特徵，收入小於等於16900，年齡大於25.5歲的男性人群。