数据挖掘中最经典的例子\ “啤酒与尿布2113”指的是“啤酒”和5261“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行4102销售、1653并获得了很好的销售收益。这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！沃尔玛的“啤酒与尿布”的故事实际上向我们揭示了零售业未来的获利及生存模式。他凸显了零售卖场中一个全新的管理理念，即商品之间是具有关联关系的，发现并利用这些商品之间的关联关系，可以在无法大幅增加门店客户数的前提下，通过增加购物篮中的商品数量达到增加销售额的目的，从而获得更大的经营收益。扩展资料啤酒+尿布\"的缘由：在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的。
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Clementine中的购物篮案例要解决什么问题，怎样解决的，结论是什么？ 在回答问题之前，先向大家介绍Clementine的作用。SPSS Clenmentines提供众多的预测模型，这使得它们可以…
