tableau实战系列（十八）-通过可视化实现购物篮关联分析（ Market Basket Analysis），关联物品之间的关联关系

购物篮分析(Market Basket Analysis)是通过顾客的购物篮信息研究其购买行为。主要目的在于找出什么样的东西应该放在一起。通过分析顾客的购买行为来探知顾客的属性及购买某些商品的可能原因，找出相关的联想规则，企业可利用这些规则更好的挖掘商业利益并建立竞争优势。

数据粉最常用的购物篮分析，当属关联购买分析：通过分析销售数据，来了解同时购买多个产品的人数或者订单数量，从而进行合理的产品投放。

最著名的购物篮分析，就属“啤酒与尿布”的故事，它正是一个典型的关联购买分析场景。

那么，在 Tableau 中，如何实现购物篮分析呢？

今天，我们就通过两个示例来分享：如何在 Tableau 中用 LOD 函数和筛选器相结合，实现关联购买的分析。

具体步骤如下：

一、同时购买的订单数

第一个示例，呈现同时购买多个子类别产品的订单数。

第一步

打开 Tableau Desktop，连接“示例-超市”数据源。然后，将维度“子类别”拖放至筛选器。右击筛选器上的“子类别”胶囊，在下拉菜单中单击“编辑筛选器”。在弹出的“筛选器[子类别]”对话框中，选择“全部”。

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