基于 Apriori 关联规则挖掘算法实现商品
购物篮分析
摘要：
本项目利用 Apriori 关联规则算法进行了购物篮分析，以发掘超市不同商品之间
的关联关系。通过分析超市购物数据集，识别了销量前三的商品：全脂牛奶、其
他蔬菜和面包卷，并观察到这些商品在购买中存在一定的关联性。在分析中，不
仅发现了高销量商品，还对商品间的关联规则进行了挖掘和解释。
基于关联规则的分析结果，本文提出了针对超市销售的策略建议。这些策略包括
组合销售策略、搭配促销、精准定价策略等，旨在最大程度地利用商品之间的关
联性，促进更多交叉销售、提高销售额。
通过此次购物篮分析，本文深入了解了超市商品之间的关联关系，并从中得出了
可以实施的销售策略。这些策略的制定将有助于超市提升销售业绩、优化商品搭
配、改善购物体验，从而更好地满足顾客需求、提升超市竞争力。
一、引言
随着电子商务和零售业的不断发展，对消费者购物行为的理解变得至关重要。
在这个信息爆炸的时代，商家希望更好地了解消费者的购买偏好和商品之间的关
联性，以制定更加精准的营销策略。为了解决这一挑战，关联规则挖掘算法成为
一种强大的工具，特别是 Apriori 算法在这个领域的应用备受关注。
本论文旨在利用 Apriori 关联规则挖掘算法，对购物篮中商品的关联关系进
行深入分析。通过这种算法，我们可以识别出顾客购买商品之间的关联模式，从
而为商家提供决策支持和市场营销方面的建议。本研究的结果将有助于优化商品
摆放、促销活动设计以及个性化推荐系统的构建，进而提升企业的竞争力和盈利
能力。
