一、引言
购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。
本篇文章使用 Apriori 关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据商品之间的关联规则制定销售策略。
二、数据探索分析
2.1 查看数据特征
搜索数据的特征，查看每列属性、最大值、最小值、是了解数据的第一步。
import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = './data/GoodsOrder.csv' # 输入的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') # 读取数据
data .info() # 查看数据属性
data = data['id']
description = [data.count(),data.min(), data.max()] # 依次计算总数、最小值、最大值
description = pd.DataFrame(description, index = ['Count','Min', 'Max']).T # 将结果存入数据框
print('描述性统计结果：\n',np.round(description)) # 输出结果结果如下
可到每列属性共有43367个观测值，并不存在缺失值。“id”属性的最大值和最小值，可得某商品零售企业共收集9835个购物篮数据，其中包含169个不同的商品类别，售出商品总数43367件。
2.2 分析热销商品
热销情况分析可以助力商品优选。计算销量排名前10的商品销量及占比，并绘制条形图显示销量前10的商品销量情况。
# 销量排行前10商品的销量及其占比
import pandas as pd
inputfile = './data/GoodsOrder.csv' # 输入的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile,encoding = 'gbk') # 读取数据
group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() # 对商品进行分类汇总
sorted=group.sort_values('id',ascending=False)
print('销量排行前10商品的销量:\n', sorted[:10]) # 排序并查看前10位热销商品
# 画条形图展示出销量排行前10商品的销量
import matplotlib.pyplot as plt
x=sorted[:10]['Goods']
y=sorted[:10]['id']
plt.figure(figsize = (8, 4)) # 设置画布大小
plt.barh(x,y)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.xlabel('销量') # 设置x轴标题
plt.ylabel('商品类别') # 设置y轴标题
plt.title('商品的销量TOP10(3001)') # 设置标题
plt.savefig('./data//top10.png') # 把图片以.png格式保存
plt.show() # 展示图片
# 销量排行前10商品的销量占比
data_nums = data.shape[0]
for idnex, row in sorted[:10].iterrows():
print(row['Goods'],row['id'],row['id']/data_nums)结果如下
通过分析热销商品的结果可知，全脂牛奶的销量最高，为2513件，占比5.795%；其次是其他蔬菜、面包卷和苏打，占比分别为4.388%、4.171%、3.955%。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-457758.html
2.3 分析商品结构
对每一类商品的热销程度进行分析，有利于商品制定商品在货架上的摆放策略和位置。分析归类后各类别商品的销量及其占比后，绘制饼图显示各类商品的销量占比情况文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-457758.html
import pandas as pd
inputfile1 = './data/GoodsOrder.csv'
inputfile2 = './data/GoodsTypes.csv'
data = pd.read_csv(inputfile1,encoding =到了这里，关于python数据分析与挖掘实战(商品零售购物篮分析）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
