2、关联规则挖掘助力零售交叉销售

关联规则挖掘助力零售交叉销售

在零售行业，提升销售额是永恒的目标。为了实现这一目标，零售商常常会开展各种营销活动，其中交叉销售策略是一种非常有效的手段。交叉销售，即向客户销售额外的产品，关键在于了解哪些商品倾向于一起被购买。关联规则挖掘算法，特别是Apriori算法，能够帮助我们从历史交易数据中发现这些商品关联，为零售商的交叉销售活动提供有力支持。

1. 交易数据的表示

交易数据可以简化为一个二进制矩阵。矩阵的行对应交易的唯一标识符（交易ID），列对应产品的唯一标识符（产品ID）。如果某一产品包含在交易中，单元格的值为1；否则为0。示例如下：
| Txn/Product | P1 | P2 | P3 | … | Pm |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| T1 | 0 | 1 | 1 | … | 0 |
| T2 | 1 | 1 | 1 | … | 1 |
| … | … | … | … | … | … |
| Tn | 0 | 1 | 1 | … | 1 |

此外，还可以为交易添加权重信息，以表示其重要性，如交易的整体盈利能力或交易中单个产品的盈利能力。在上述二进制矩阵中，可以添加一个名为“weight”的列来存储交易的重要性。

2. 零售商的问题与数据

一位零售商希望在未来几个月内提高销售额，计划开展大规模的营销活动，其中包括交叉销售策略。他需要了解哪些商品倾向于一起购买，以便设计交叉销售方案。为此，他提供了历史交易数据，每条交易由唯一的“order_id”标识，包含“product_id”和“department_