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购物篮指的是超级市场内供顾客购物时使用的装商品的篮子，当顾客付款时这些购物篮内的商品被营业人员通过收款机一一登记结算并记录。所谓的购物篮分析(Market Basket Analysis)就是通过这些购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起。藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计吸引客户的商业套餐等等。 根据维基百科词条Affinity analysis，购物篮分析属于Affinity analysis范畴，Affinity analysis，可以翻译成亲和力分析、亲合力分析或者关联分析。通过购物篮分析挖掘出来的信息可以指导交叉销售和追加销售、商品促销、顾客忠诚度管理、库存管理和折扣计划。 购物篮分析基本运作过程包含下列几点： 选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。 经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。 克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。 购物篮分析技术可以应用在下列问题上： 针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。 对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。 保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。 对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。