Market basket analysis（連帶購買分析）會使用交易清單來找出商品之間有用的關聯。這些關聯可寫成含有前件與後件的規則。假設有家小型雜貨店請你檢視他們的交易資料。經過一些分析，你找到了下面這條規則。
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在本章中，你將學習 Market Basket Analysis 的基礎：關聯規則、指標與修剪。接著你會套用這些概念，協助一家小型雜貨店改進促銷與商品陳列。
當前練習
關聯規則告訴我們兩個或多個品項之間存在關聯。指標則讓我們能量化這些關係的實用性。在本章中，你將運用六個指標來評估關聯規則：供給（support）、信賴度（confidence）、提升度（lift）、信服度（conviction）、槓桿（leverage），以及 Zhang 指標。接著你會使用關聯規則與指標來協助一間圖書館與一家電子書商。
Market Basket Analysis 的根本問題，是如何把大量的顧客決策轉化為少量且有用的規則。這個流程通常從套用 Apriori 演算法開始，並結合其他策略，例如修剪與彙總。在本章中，你將學會如何使用這些方法，並最終在練習中加以應用，協助零售商規劃實體門市的動線配置與執行產品交叉促銷。
在最後一章中，你將學會如何用視覺化來引導修剪流程，並彙整最終結果，通常以項目集或規則的形式呈現。你將掌握三種最實用的視覺化——熱圖、散佈圖，以及平行座標圖——並把它們應用在協助影音串流服務上。
