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購物籃分析演算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）查魯·C.阿加沃爾寫的 數據挖掘：原理與實踐基礎篇 和塚本邦尊,山田典一,大澤文孝,中山浩太郎（監修）,松尾豐（協力）的 東京大學資料科學家養成全書：使用Python動手學習資料分析都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自機械工業出版社 和臉譜所出版 。
萬能科技大學 資訊管理研究所在職專班 沈清正所指導 廖秀珠的 運用關聯規則探討大學生對餐食選擇偏好之研究－以桃園市某大學為例 （2021），提出購物籃分析演算法關鍵因素是什麼，來自於外食、問卷調查法、資料探勘、關聯規則、飲食偏好。
而第二篇論文國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 吳政瑋所指導 沈麗霞的 效益項目集探勘之Orange元件設計與實作 （2020），提出因為有 資料探勘、效益項目集探勘、資料前處理、開源軟體工具、Orange 元件設計的重點而找出了 購物籃分析演算法的解答。
數據挖掘：原理與實踐基礎篇
為了解決購物籃分析演算法 的問題，作者（美）查魯·C.阿加沃爾 這樣論述：
全書理論聯繫實際，全面講述數據挖據理論、技術及應用的教材。研討了數據挖掘的方方面面，從基礎理論到複雜數據類型及其應用。不僅討論傳統的數據挖掘問題，而且介紹了高級數據類型，例如文本、時間序列、離散序列、空間數據、圖數據和社會網路。本書由基礎篇和進階篇組成。基礎篇對應原書的第1～11章，進階篇對應原書的第12～20章。
運用關聯規則探討大學生對餐食選擇偏好之研究－以桃園市某大學為例
為了解決購物籃分析演算法 的問題，作者廖秀珠 這樣論述：
時代潮流生活型態快速轉變之下，三餐飲食以外食為主的人口快速竄升，且以大學生佔外食人口比例最多，因此找出學生對餐食選擇的偏好與其關聯性提供相關單位參考是為有意義的研究。本文研究對象以桃園市某大學的大學部學生為主，資料收集採用問卷調查法，調查期間108-109學年間，蒐集有效問卷數為1018份，並運用資料探勘之關聯規則研究方法進行飲食偏好與其關聯性探討。 本研究除了運用敘述統計的支持度找出多數人所偏好的餐食外，在設定不同的可接受的支持度與信賴度門檻條件下，我們也用重要性指標找出多數人在選購餐食組合時的偏好與組合偏好的強度，研究結果可以提供相關單位在未來招募餐商與餐商設定供餐組合時的參考
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東京大學資料科學家養成全書：使用Python動手學習資料分析
為了解決購物籃分析演算法 的問題，作者塚本邦尊,山田典一,大澤文孝,中山浩太郎（監修）,松尾豐（協力） 這樣論述：
「大數據會消失，資料科學不會」 「所有的科學都是資料科學」 ―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書――― 東京大學資料科學人氣講座全收錄──── ★傳說中的東大松尾研究室超熱門課程，第一手內容完整公開！ ★用Python學習基本的程式撰寫，邊做邊學，鍛鍊最強的資料科學技能！ ★收錄大量練習題和綜合題演練，打好理論基本功，具體應用於實務現場！ ★體驗資料科學的魅力，培養整合跨領域課題的創造力！ 所謂科學，是從世界上混沌的現象裡找出本質，逐步解決各式各樣的問題。在日漸龐大的各種資料當中，運用科學的力量解決各種問題，便可說是資料科學。 資料科學不僅只是數學（統計、機率、機器學習等），更是借用I
T等各種力量，不斷挑戰世界上的難題與背後課題的綜合領域。 運用這樣資料科學和人工智慧的力量，減少浪費與沒有效率的事物，進一步創造出新價值，可以讓這個世界更加美好。 █ 動手操作實際的資料，大量練習題馬上學、馬上練、馬上懂！ 本書廣泛說明資料科學不可不知的基礎事項，蒐羅豐富的重要關鍵知識和好用的參考資料，成為學習資料科學的地圖與羅盤。 書中主要使用Python來學習基本的程式撰寫技巧，以及資料的取得、讀取、操作等，含括各式各樣Python函式庫的使用方式、機率統計的手法、機器學習（監督式學習、非監督式學習、性能調校），還有讓Python高速化的方法和Spark的簡單操作等。 書中說明如何實際
將現場的資料進行加工與分析，如何具體運用於市場行銷或金融等，使用何種手法來撰寫程式比較好，以及組合程式的技巧和流程。除了理論解說，也介紹實務性的使用方法，可立即上手應用。 收錄各種類型的實作練習題和綜合問題，以實際的問題為前提來思考，一邊動手實踐。 █ 本書的出版緣由 本書以2017年至2018年於東京大學舉辦的「全球消費智慧捐贈講座」講義和線上課程教材為基礎，用簡潔易懂的形式彙整編纂而成。 這個廣受歡迎的熱門講座首度出版，原因有三： 首先，希望讓更多讀者了解資料科學，培養資料分析技能。資訊時代各行各業都需要資料分析的人才，了解應該具備哪些知識、有何種處理手法、能達成什麼樣的目標，善用資料
科學將是致勝的關鍵。 其次，雖然線上資源豐富又方便取得，但並非隨時都能在線上學習。藉由書籍的形式，可因地制宜反覆演練複習。 第三，以學習效果來說，書本的編排有助於深入思考，成效更佳。 █ 本書的目標讀者 ▌有程式設計經驗、完成理科大一大二程度數學，以及對於學習資料科學有高度意願的一般人士 ▌藉由本書，可掌握資料科學入門程度至中級程度的內容，已達中級程度以上者也能參酌本書來複習資料分析相關知識 ▌對於目前備受矚目的深度學習，可透過本書掌握學習深度學習之前必需的基礎技能 █ 在本書裡學到的東西 ▌Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib的基礎 ▌機率/統計/
推論/迴歸的基礎 ▌使用Numpy/Scipy進行科學計算 ▌使用Pandas進行資料加工處理（遺漏資料/異常值的處理、時間序列資料的處理） ▌使用Matplotlib進行資料視覺化 ▌機器學習（多元線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、k-NN、聚類分析、主成分分析、購物籃分析、模型調校）
效益項目集探勘之Orange元件設計與實作
為了解決購物籃分析演算法 的問題，作者沈麗霞 這樣論述：
高效益項目集探勘(High Utility Itemset Mining)已被廣泛應用於諸多領域中，如：購物籃分析、電子商務、路徑分析等。迄今雖然已有許多研究致力於高效益項目集探勘的軟體工具研發，但既存的工具鮮少以Python實作。Python是當今資料科學領域中最熱門的程式語言之一，許多新興的資料分析工具皆以Python為實作基礎，如：Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、Orange等。然而，上述工具皆未針對高效益項目集探勘而設計，因而無法滿足欲以工具進行高效益項目集探勘的用戶需求。有鑒於此，本研究在Orange平台上首創一套名為Utility Pattern Mi
ning 的Add-on，便利用戶在Orange的視窗化介面下快速佈署實務應用，其包含六種重要的效益資料處理元件：(1)效益資料庫建立、(2)效益資料庫匯入、(3)項目名稱轉換、(4)資料庫轉換、(5)高效益項目集挖掘、(6)項目集分析。其中高效益項目集挖掘元件提供Two-Phase[24]與HUI-Miner[23]演算法。實驗結果顯示，所研發之Utility Pattern Mining Add-ons在不同實驗參數設置下，具備相當良好的執行效率。