25、利用关联规则进行市场篮分析：挖掘购物数据中的模式

利用关联规则进行市场篮分析：挖掘购物数据中的模式

在零售行业，了解顾客的购物习惯和商品之间的关联关系对于制定营销策略、优化商品陈列以及提高销售额至关重要。市场篮分析是一种常用的数据挖掘技术，通过分析顾客的交易记录，找出经常一起购买的商品组合。本文将详细介绍如何使用R语言进行市场篮分析，包括数据准备、模型训练和结果评估等步骤。

1. 数据预处理

典型的杂货店提供各种各样的商品，为了便于分析，我们可以去除商品的品牌名称，将商品分为更宽泛的类别，这样可以将商品种类减少到169种。
如果希望识别高度特定的关联规则，例如顾客在购买花生酱时更喜欢葡萄果冻还是草莓果冻，就需要大量的交易数据。大型连锁零售商通常使用包含数百万笔交易的数据库来挖掘特定品牌、颜色或口味商品之间的关联。

为了进行市场篮分析，我们需要下载 groceries.csv 文件，并将其保存到R工作目录中。该文件的每一行代表一笔交易，包含一个或多个用逗号分隔的商品名称。

citrus fruit,semi-finished bread,margarine,ready soups
tropical fruit,yogurt,coffee
whole milk
pip fruit,yogurt,cream cheese,meat spreads
other vegetables,whole milk,condensed milk,long life bakery product

然而，如果直接使用 read.csv() 函数读取数据，R会将