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購物籃分析python的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳耀茂寫的 資料探勘與顧客分析─Modeler應用 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。
另外網站購物籃分析-part2【附Python程式碼】 - 行銷搬進大程式 - 简书也說明：在前篇文章「購物籃分析，最清楚概念-part1」中，已經介紹購物籃分析中，最重要的三個變數，接下來課程將以實作的方式，並且帶領您管理意涵。
這兩本書分別來自五南 和臉譜所出版 。
國立政治大學 企業管理研究所(MBA學位學程) 鄭宇庭所指導 陳一慈的 利用RFM模型與購物籃分析進行電子商務顧客分群與銷售策略之研究 （2020），提出購物籃分析python關鍵因素是什麼，來自於顧客關係管理、顧客分群、RFM分析、購物籃分析、關聯規則。
最後網站揭秘雙十一套路——python購物籃分析模型實操 - 每日頭條則補充：私信小編01 領取源碼以及完整的項目視頻！ 購物籃分析的本質其實就是商品間的關聯分析，因為最初這種關聯分析主要是在超市應用廣泛，所以後來被 ...
資料探勘與顧客分析─Modeler應用
為了解決購物籃分析python 的問題，作者陳耀茂 這樣論述：
所謂「資料探勘」(Data Mining)是利用模型認知技術與統計的手法處理大數據，發現有意義的新模型及傾向的過程。IBM SPSS Modeler 是一款資料探勘與預測分析軟體，可以使用Microsoft 安裝程式(MSI) 在Windows 系統上完成安裝，最近也可以在雲端使用它。它擁有 30 多種基本的機器學習算法和自動建模方法，具有 R 語言可擴展性，可使用 Python 腳本。使用IBM SPSS Modeler軟體可以找出人們最頻繁討論的話題，或是企業可以了解消費者實際關心的問題。 資料探勘因為是透過各種資料分析技術，挖掘出顧客的消費行為模式與各項營運
作業之管理決策等，可說是知識管理之一大利器。例如，7-11超商就是充分運用資料探勘技術，不斷推出各種抓住顧客心房的行銷活動，以贏得更多顧客的心，並將店舖之經營作更完善的規劃管理，使其獲利並使績效能夠長期位居國內零售業之領先地位。 根據美國一項調查超過7萬名購物者的行銷研究，發現消費者在他們店中購物的行為有其一定的慣性，如果門市經營者或是行銷人員能夠善用「消費者行為」模式，將可有效改善經營品質。 書中也一併列舉IBM SPSS Modeler常用的分析方法供讀者參考。資料探勘的方法包括監督式學習、非監督式學習等。監督式學習包括：分類、估計、預測等；非監督式學習包括：集群、關聯規則
分析等。上述相關的分析方法，在第1篇中均有步驟式的介紹 ; 第2篇中舉出百貨業的資料案例，分析顧客的消費行為，利用IBM SPSS Modeler從RFM的角度探討消費者的特徵，以及如何向未購買者推銷商品，盼能藉由此例題能激起讀者對資料探勘的興趣。
利用RFM模型與購物籃分析進行電子商務顧客分群與銷售策略之研究
為了解決購物籃分析python 的問題，作者陳一慈 這樣論述：
隨著電子商務零售市場成長，為因應競爭加劇的環境，無論在強化顧客關係管理或擬定產品銷售策略皆是業者需要考量的重點項目，RFM模型是在顧客分群最廣泛應用的方法之一，而購物籃分析可協助商家找出常被消費者購買的產品組合。 本研究以一間販售美妝用品的電子商務業者為例，藉由分析顧客的購買日期、金額、消費頻率建立RFM模型，從原始資料中找出一群回購率高、且為研究對象帶來高銷售額的常貴客，並利用購物籃分析從40,772件商品中找出1,049組有機率被消費者購買的產品組合。 除了RFM模型與購物籃分析，本研究亦配合敘述性統計使用，發現研究對象存在顧客流失率高、產品銷售效率低的問題，因此針對顧客關係管理
、產品銷售兩面向提出建立在顧客分群結果為主的顧客忠誠計畫，與產品銷售策略上的建議作法。
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python 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）