【实战MySQL实现商品关联分析（购物篮分析）

分析背景：

典型的啤酒与纸尿裤，购物篮分析，能够帮助商家在数据层面了解不同商品之间的关联性。
购买A商品时有多大可能去购买B商品？不同商品不同的摆放组合是否能够提高商品动销率？

理论基础：

典型的购物篮分析通过三个指标来判断不同商品之间是否有关联，关联是否显著，能否互相提升购买率。如下：

支持度：

同时购买A和B的订单数 / 总订单数

置信度：

同时购买A和B的订单数 / 购买A的订单数

提升度：

支持度 / (购买A的订单数/总购买订单数) * (购买B的订单数/总购买订单数)

分析案例：

数据源：Tableau自带数据"示例-超市"

分析思路：

若想求得三个指标，需要计算出：订单总数、A商品订单数、B商品订单数、同时购买AB商品的订单数

实战

Step 1：连接数据到Navicat，观察数据

我们只需要 订单ID和子类别这两列

create view market_order as
(
select 订单ID,子类别
from 订单
group by 订单ID,子类别
)
-- 通过group by对订单ID和子类别去重
-- 数据从10009条变为8645条

部分结果如下：

接着，我们根据分析目的可知，若一个订单中只包含一个子类别，不满足关联分析的条件，所以应剔除此类数据。

create view view_order as
(
select
	订单ID,
	count(子类别) 不同类别购买数量
from
	market_order
group by 订单ID
having count(子类别) > 1
)

部分结果如下：

Step 2：

本例中，只对两种类别（商品）之间的关联做探究。

对于每笔订单里购买类别数大于2的商品类别之间有多种组合的可能性。

比如某个客户在一笔订单里分别买了 A B C三种商品，那么我们分析的就是AB AC BC之间的关联性，所以需要列出总共的商品可以组合的可能。

数学角度来讲，就是两两组合共有多少种可能，排列组合就是Cn2C_n^2Cn2​

公式为：Cn2=n∗(n−1)...(n−2+1)2!C_n^2 = frac{n*(n-1)...(n-2+1)}{2!}Cn2​=2!n∗(n−1)...(n−2+1)​

简化为：n(n−1)2frac{n(n-1)}{2}2n(n−1)​

select 
    订单ID,
    不同类别购买数量,
    round((不同类别购买数量*(不同类别购买数量-1))/2,0) as 两两组合数量
from
	view_order
order by 不同类别购买数量 

部分结果如下：

Step 3：求出同时购买A和B的订单数量

由上步骤可知每个订单所有两两组合的数量，下面展示出每笔订单中这些两两组合

select 
	t1.订单ID,
	t1.子类别 as A,
	t2.子类别 as B
from 
	market_order as t1
inner join
	market_order as t2
where 
	t1.订单ID = t2.订单ID
and
	t1.子类别 > t2.子类别

部分结果如下：

对每个两两组合进行聚合计算，求出同时购买A和B的订单数量

select 
	t1.子类别 as A,
	t2.子类别 as B,
	count(*) as 订单总数
from 
	market_order as t1
inner join
	market_order as t2
where 
	t1.订单ID = t2.订单ID
and
	t1.子类别 > t2.子类别
group by A,B
order by 3 desc

部分结果如下：

Step 4：计算含有各类别的订单数

select
	子类别 as 类别,
	count(distinct 订单ID) as 类别订单数
from
	订单
where 子类别 is not null
group by 子类别

部分结果如下：

这个表既可以当作A类别的商品订单表，也可以当作B的，因为所有的商品子类别都在这张表里

Step 5：合并表

表中需包括字段：

A类别 B类别 同时购买AB的订单数 含有A的订单数 含有B的订单数 总订单数

create view view_cal as
(
    select
        A,
        B,
        同时购买AB的订单数,
        a.类别订单数 as A订单数,
        b.类别订单数 as B订单数,
        (select count(distinct 订单ID) as 订单总数 from 订单) as 订单总数
    from
    (
        select
            t1.子类别 as A,
            t2.子类别 as B,
            count(distinct t1.订单ID) as 同时购买AB的订单数
        from
            market_order as t1
        left join 
            market_order as t2 
        on t1.订单ID = t2.订单ID
        where t1.子类别 > t2.子类别
        group by 1,2
    ) ab

    left join

    (
        select
            子类别 as 类别,
            count(distinct 订单ID) as 类别订单数
        from
            订单
        where 子类别 is not null
        group by 子类别
    ) a
    on ab.A = a.类别

    left join 

    (
        select
            子类别 as 类别,
            count(distinct 订单ID) as 类别订单数
        from
            订单
        where 子类别 is not null
        group by 子类别
    ) b
    on ab.B = b.类别
)

部分结果如下：

Step 6：计算指标

select
	A,
	B,
	concat(round(同时购买AB的订单数 / 订单总数,2)*100,'%') as 支持度,
	concat(round(同时购买AB的订单数 / A订单数,2)*100,'%') as 置信度,
	round((同时购买AB的订单数 / 订单总数) / ((A订单数 / 订单总数)*(B订单数 / 订单总数)),1) as 提升度
from 
	view_cal

一般将三个指标的值定为 10% 40% 1

若三个指标大于给定的阈值，我们有理由相信两件商品之间存在关联并且能够互相提升购买率。

但在本例中，没有符合此条件的商品，所以通过求三个指标的均值，然后选出同时满足在三个均值之上的商品组合。

求均值：

select
	round(avg(支持度),2),
	round(avg(置信度),2),
	round(avg(提升度),2)
from
(
select
	A,
	B,
	concat(round(同时购买AB的订单数 / 订单总数,2)*100,'%') as 支持度,
	concat(round(同时购买AB的订单数 / A订单数,2)*100,'%') as 置信度,
	round((同时购买AB的订单数 / 订单总数) / ((A订单数 / 订单总数)*(B订单数 / 订单总数)),1) as 提升度
from 
	view_cal
) a

根据均值筛选

select
	*
from
(
select
	A,
	B,
	concat(round(同时购买AB的订单数 / 订单总数,2)*100,'%') as 支持度,
	concat(round(同时购买AB的订单数 / A订单数,2)*100,'%') as 置信度,
	round((同时购买AB的订单数 / 订单总数) / ((A订单数 / 订单总数)*(B订单数 / 订单总数)),1) as 提升度
from 
	view_cal
) a
where 
	支持度 >= 4.09
	and
	置信度 >= 22.68
	and
	提升度 >= 1.22

如下为所有符合条件的商品组合：

结论

商品关联分析是帮助商家分析产品的有利手段，若运用得当，能显著提升产品动销率，很像是线下零售的“推荐算法”。

当然除了通过将商品组合销售之外，商家还需考虑外在因素以及顾客的消费心理等问题，