老高的购物篮分析
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“啤酒与尿布”是一个真实的故事，发生在1990年代的沃尔玛大卖场，代表卖场的购物篮商品之间存在着某种特定的关联关系，挖掘并利用这种关联关系，可以使得实体零售门店充分；了解顾客的购物场景，为选品与品类管理、定价与调价、促销策略及评估、关联陈列、顾客行为聚类等提供了有效的数据依据。
我在2008年撰写了《啤酒与尿布-神奇的购物篮分析》（清华大学出版），开辟本专栏,是为了与大家探讨实体门店购物篮管理的理念、计算方法及案例，以及能够与相关软件企业合作，开发相关应用软件产品
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零售关联分析（购物篮分析）的数据源及预处理（一）
2023年07月21日
评论数（0）一、零售关联分析的数据源
零售业是一个数据密集的行业（Retail is a data-intensive industry），用于关联分析的数据是POS机（Point-Of-Sales）产生的交易数据。
POS机产生的交易数据，也被称为Tickets data（交易票据数据）或Customer Transaction dataset（顾客交易数据集）。
POS机交易数据以销售小票为单位，一张销售小票对应一个顾客单次购买行为，也就是对应一个购物篮，如一家超市一天有1000个顾客买单，就会形成1000个购物篮。
每个零售业态都会有自己的购物篮形成规律，日本7-11便利店平日购物篮数量为800-1000个，节假日为1000-1200个，国内大型卖场日均购物篮数量为3000-5000个左右，节假日为7000-8000个左右。
在开始进行购物篮数据分析之前，先介绍几个零售业数据的常用名称;
1、Sku（stock-keeping unit）：Sku编码是商品管理码，用于订货、进货、库存管理等，不能用于POS机的前端销售。
2、Upc（universal product code）：指的是通用商品编码，是将SKU拆解到商品最小零售包装单位（MPQ：最小包装单位），Upc码含商品销售的基础信息，理论上讲是一品一码，一般也不做为POS机销售码。
3、 PLU（Price Look Up）：商品销售编码，这是专供POS机销售时使用的商品编码，PLU码包含了商品的精简描述信息、实时有效价格及促销信息。
二、购物篮数据解读：
购物篮数据也被称为销售订单数据，一个完整的订单数据（见下图）由主表和明细表二个部分组成：
1、订单主表级（Master表、或称为购物篮主表：Market basket-level data）：含表头、表尾二个部分，包含了订单数据中除商品销售清单外的所有数据。
主要包括：
? 订单信息：收银时间、订单流水号、订单状态、收银员等信息；
? 店铺信息：店铺名称等信息；
? 订单消费总金额（Total Value of the Basket）：应收金额、订单商品数量、实付金额、找钱、折扣等；
? 支付方式：现金、微信、支付宝、银行卡等；
? 会员信息：会员卡号、本次消费积分、累计积分等；
? 其他订单信息。
2、购物篮订单明细表级（Detail表、或交易级数据：Transtfor -level data）：是一个购物篮中的商品销售列表部分，包含如下部分：
? 商品编码：标准条码或PLU编码，当条码以22、24等编码打头时，说明是称重生鲜类商品；
? 商品名称：此处的商品名称不是商品的标准名称，而是企业内部的精简商品名称。
? 销售数量（Quantity Purchased）：除称重商品外基本都是整数。
? 计量单位、规格：商品的包装、计量单位等；
? 销售价格：商品的实际价格（如果有折扣率、需要折算为净销售价格）；
? 销售金额：实际净销售金额。
? 销售方式：正常、折扣、赠品、退货、取消等；
当订单数据中的销售数量、销售金额出现负值, 可能是退货、取消交易等操作，需要抵消相应销售数值。
在购物篮订单数据中，经常同时有单品折扣、整单折扣，当有整单折扣时，需要将Master表中的整单折扣额分摊到每个单品实际销售额，映射为单品折扣。
