人人都是可视化分析师系列:用Tableau玩转购物篮分析

首先我们来看下什么是购物篮分析,这个分析从名字上一听,就非常容易明白,购物篮就是我们超市时候用到的篮子,我们每次超市shopping的时候,会买各式各样的商品,从而会产生产品与产品之间的联系,购物篮分析也就是来分析产品和产品之间的关系。购物篮分析属于Affinity analysis范畴,Affinity analysis里常用的co-occurrence,也就是看两个产品共同出现了多少次,另外,还有看相似性等其他算法,本篇文章不赘述啦,感兴趣的自行谷歌。

购物篮分析结果会有哪些应用呢?购物篮分析的结果有非常落地的应用。例如:线下的快消零售店可以借此数据依据改变产品的陈列,或者设计出消费者更喜爱的商品组合套餐,或者也能够在一定程度上预测消费者未来能够购买哪些产品。

那么如何用一个Tableau快速而轻松的做出一个购物篮可视化分析视图?

连接数据,这里用到 示例-超市 的数据,注意这里的数据打开方式,需要选择使用旧版数据打开。这样是基于Microsoft Jet连接来打开的数据,会造成后续功能的不同。

玩转购物篮1

Step2:连拖入两张订单表,编辑两个数据的关系.

关系1:两个订单表的客户ID进行完全关联,这个操作的原因非常简单,因为我们要研究的是同一个客户的关联购买行为,第一张订单表肯定需要和第二张订单表进行完全匹配。

这个操作相当于把如下左侧表格变成了右侧的表。

玩转购物篮2

玩转购物篮3

关系2:但是这样关联后,我们从上面示例的表格中会发现一个问题,就是张三买了A和A,B和B会重复出现,我们目标是要探究不同产品的关联关系,因而这时候,我们需要再增加一个条件,如下图

玩转购物篮4 玩转购物篮5

这样,相当于把表格里面的橘黄色部分删除了。

Step3:行和列进行如下放置,将记录数进行数值填充。

玩转购物篮6

Step4:把右上角冗余的数值进行删除。

玩转购物篮7

这样,我们就轻松完成了产品和产品关联关系的视图:

玩转购物篮8