学习目标：熟练掌握购物车分析法的三个维度，并结合维恩图来进行有效分析。同时，能够采用卡方检验来做有效验证。
一、作用
关联分析的主要作用，在于研究两个产品之间是否存在关联。如果确实存在关联性，则可以通过产品组合来达到更佳的效果。
例如：在超市中，买方便面的人常常会顺带买“泡面伴侣”火腿肠，说明方便面与火腿肠存在正向关联，将这两者进行“打包”并且优惠销售，不仅会提升客单价，也将促进销量销量的增加。
二、本质
关联分析，本质上研究的是一种条件概率
1、先验概率
先验概率，指的是不做任何干预，自然发生的结果，或者自然发生的概率，一般表示为P(A)。
例如，在1000名顾客中，买方便面的人有50人，买火腿肠的人有30人，那么正常情况下，买泡面概率P(方便面）=5%，买火腿肠概率P(火腿肠)=3%。
再比如，将某个没见过的人按性别分，成为男性的概率P（男）=50%，成为女性的概率P(女)=50%。
2、条件概率
条件概率，和先验概率是相对的，它指的是在某个条件下（B），产生某种结果（A）的概率，一般表示为P(A|B)。其中，B为前条件，A为结果。
例如，在1000名顾客中，买方便面的人有50人，买了方便面之后又买火腿肠的人有26人，那么此时的概率P（火腿肠|方便面）=52%。
条件概率越大，关联性就越高，两个产品的黏性就越强，越适合于做组合推广。
三、购物车分析法
关联算法的研究，最早来源于购物车分析法。
购物车分析法，从支持度，置信度和提升度三个方面来进行关联分析。
由于是通过顾客的购物小票所进行的分析，因此这种分析方法被称为“购物篮分析法”，或者“购物车分析法”
1、支持度
支持度，指的是在所有的顾客中，同时购买这两种商品的人数的比例，支持度越高，说明同时购买两种商品的顾客基数越大，越有研究的实际价值。
2、置信度
置信度，指的是购买了一种产品的顾客中，同时又去购买另外一种商品的人数比例。置信度，实际上就是一种条件概率，购买“第一商品”为前提，再购买“第二商品”为结果
因此，置信度可以表示为P(第二商品|第一商品)
3、提升度
提升度，指的是买了第一种商品之后又去买第二商品的顾客比例，是否比所有顾客中直接买第二种商品的人数的比例来的更高。
提升度，实际上是条件概率P（第二种商品|第一种商品）与先验概率P(第二种商品)间的比较。如果条件概率越大，则说明两个产品存在正向关联，比值越大，关联性就越强。
提升度=P（第二种商品|第一种商品）/P（第二种商品）
其中，如果提升度>1，说明两种产品有正关联；如果提升度≈1，说明两种产品无显著关联；如果提升度<1，说明两种产品有负关联。
需要注意的是，在实际的市场活动中。提升度>3才比较有现实意义。