最近临近年关，大家是不是发现，打开淘宝或者其他购物平台，“年货节”几个字总是出现首页，马爸爸又在想方设法掏空大家的钱包了，在感叹马爸爸厉害的时候，我们也会惊讶的发现，购物网站越来越懂我们了，大部分推荐在首页的商品正好就是我们感兴趣的。其实，这里面用到了数据挖掘中的关联规则，是典型的应用。
类似应用还有很多，例如：资讯类APP的推荐（今日头条）；微博推荐等。
接下来我们以购物篮这个典型的应用来为大家介绍，在购物场景下，是如何做关联分析，并帮助购物者更快速买到自己想要的东西。
全文讲解中所用到的产品是由亿信华辰提供的数据挖掘平台WonderDM（豌豆DM）。
整个过程分为以下几个步骤：
应用目标：从订单数据集中找出关联度较高的商品。
创建数据集
下图的数据集为某商城的订单数据集（1000条订单号，20个商品类别）。
数据探索
首先通过豌豆DM提供的数据探索功能，查看数据是否存在缺失值，如果缺失应通过数据预处理功能，剔除缺失的数据。通过数据探索发现，该数据集的完整性较好，不需要做数据预处理。
构建模型
然后创建关联规则的挖掘过程，选择FP-Growth或Apriori算法来训练模型，得到我们需要的关联规则。下图例子中，我们认为支持度大于10%，可信度大于60%的规则，是客户经常同时购买的商品。如客户经常就会将喜力啤酒、苏打、饼干一起购买。
这便是商城当发现你购买了啤酒或苏打，会推荐你购买饼干的原因。
得到关联规则模型结果后，我们可以发布该模型到模型库，以供后续模型应用使用。
模型应用
最后在模型应用界面，我们只需简单的拖拽，即可完成模型应用的制作。模型应用以表格和推荐图的形式，展现了推荐商品的规则。当关联规则较多的时候，我们也可以通过筛选输入商品的参数，快速查询该商品的推荐规则。
从上图我们发现：
当购物者购买了牛油果和洋姜时，系统会自动为他推荐喜力啤酒；购买橄榄和腌牛肉，系统会自动推荐胶鲜鱼，省去了购物者搜索的操作，提高了购物网站的销量。
这就是亿信华辰的数据挖掘平台WonderDM关联分析应用的魅力所在，让不知不觉中为用户提供了很大的便利。
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