什麼是商品關聯模型？
在介紹商品關聯模型之前，先給你介紹一個非常經典的案例。
美國零售超市巨頭沃爾瑪，曾經針對自己的超市客戶進行了行為分析，發現男性客戶購買尿不濕時，訂單上經常還會出現“啤酒”這個商品，後來經過調查發現，原來很多父親都是在為寶寶買尿不濕的時候，才臨時産生了啤酒的購買意願。是以為了增加兩種商品的銷量，沃爾瑪将啤酒貨架放置在了尿不濕商品區的旁邊，這樣的商品組合竟然意外地達到了提高雙重銷量的效果。
那麼，兩個看似毫無關聯的商品為什麼會互相影響對方的銷量呢？
因為在這個場景中，影響商品銷量的因素不再是商品本身，而是人 / 使用者，這也是前面介紹的帕累托模型、波士頓模型所無法解決的問題。
是以商品關聯分析其實就是研究商品關聯性的一種模型，通過研究使用者的購買情況，來反映某個商品對于使用者的黏性和追随程度，也就是研究商品之間的“共性”。比如尿不濕和啤酒的共性，就都是“父親的剛需商品”，對于不同共性的商品研究，可以針對不同使用者制定不同的分類政策。
再舉一些生活中常見的例子你可能會更加了解，例如超市中泡面商品區的旁邊一定有火腿腸、淘寶搜尋洗面乳時下面的商品推薦中一定會有防曬霜、餐廳中大多會推出“飲料+食物”的套餐，等等，這些商品都屬于強關聯關系，是以生活中大多會進行捆綁銷售。
總而言之，商品關聯模型研究的是商品與商品之間的關聯性強弱。關聯性越強，兩個商品的互相影響力就會越大，當一個商品出現資料波動時，另一個商品的資料波動也會越大，反之亦然。
商品關聯模型的名額
商品關聯分析究竟難不難做呢？其實對于很多人來說，做出淺顯易懂的關聯分析并不難，例如購物率分析等，但真正想要做出具有實際價值的購物籃分析，就沒有那麼容易了。因為尋找出顧客購買商品的規律是我們對商品或者産品分析的目的，如何用算法找到商品之間的規律，就需要用到名額。
下面是商品關聯模型的三種常見的衡量名額。
1.支援度
表明 C 既包含在 A 内也包含在 B 内的比例，也就是客戶既購買了 A 商品的同時，也購買了 B 商品的比例，計算公式是由某一商品組合的購買次數與總購買次數的比例，算法為：
D=E[（A&B）/F]
其中 D 代表支援度，E 代表機率函數，A&B 代表購買了 A 且購買了 B 的次數，F 代表購買總次數。
用更加直覺的圖形說明一下，如下圖所示：
支援度越低，說明兩個商品之間的關聯性越差，越不可能産生聯系；而支援度越高，說明兩個商品同時出現的頻率也很高，越容易産生聯系。
比如，某超市中今天有 10 筆訂單，其中商品牛奶出現的次數是 8 次，面包出現的次數同樣也是 8 次，牛奶與面包同時被購買的次數是 6 次。
那麼按照公式可以計算出，面包 + 牛奶的商品支援度為：6/10=0.6。
達到 60% 的支援度說明牛奶和面包同時出現的機率很高，屬于高關聯性商品組合。
2.置信度
置信度表示包含 A 的同時也包含在 B 中的 C，也就是 C 的比例占 A 的比例的比值，其公式為：
D=E[（A&B/A）]
其中 D 代表置信度，E 表示條件機率，A&B 代表購買了 A 且購買了 B 的次數，A 代表購買 A 的次數。
也就是說，其表示的是“購買 A 會影響之後再購買 B”的條件機率，用圖表示就是交集在 A 中的比例，如下圖所示。
置信度的意義是說明某個商品對另一個商品的影響程度。如果置信度越高，說明二者的關聯關系越強烈；置信度越低，說明二者之間的關系并不緊密。
比如還是上面的例子，某超市今天有 10 筆訂單，其中商品牛奶出現的次數是 8 次，面包出現的次數同樣也是 8 次，牛奶與面包同時被購買的次數是 6 次。那麼按照公式可以計算出，面包在牛奶中的商品置信度為：6/8=0.75。
因為牛奶與面包訂單的總數都是一樣的，是以牛奶在面包中的置信度同樣為：6/8=0.75。
3.提升度
提升度表示同時購買 A 和 B 的比例與單獨購買 A 或 B 的比例進行比較，看顧客是否更願意買組合後的商品，而不是單獨購買，其公式為：
S=D（A&B）/P（A）×P（B）
其中 S 代表提升度，D（A&B）代表 A 商品和 B 商品同時被購買的支援度，P（A）代表商品 A 被單獨購買的機率，P（B）代表商品 B 被單獨購買的機率。
提升度大于 1 表示該商品組合的方式價值更高，小于 1 則相反。
比如還是上面的例子，牛奶單獨出現的次數是 2 次，面包單獨出現的次數同樣也是 2 次，它們的商品支援度均為 0.2；而牛奶與面包同時被購買的次數是 6 次，那麼按照公式可以計算出，面包 + 牛奶的商品組合提升度為：0.6/（0.2×0.2）=15。
因為提升度大于 1，是以說明牛奶 + 面包的商品組合是非常有效的，比單獨購買牛奶或者單獨購買面包要合理得多。