某连锁超市的运营经理曾发现一个奇怪现象：啤酒和纸尿裤的销量总是同步波动。通过观远
BI 的
关联分析功能深入挖掘后，真相浮出水面 —— 年轻爸爸们在购买纸尿裤时，常会顺手带一箱啤酒。基于这个发现，超市将两者摆放在相邻货架，3 个月内相关品类销售额提升了 27%。
这就是关联分析的魔力：它能从看似无关的数据中，找到隐藏的规律性关联。下文将通过 5W1H 框架，详解关联分析的核心逻辑、应用场景及观远 BI 的实战方法。
关联分析是一种 “数据关系挖掘技术”，通过算法识别数据集中 “项与项之间的隐藏关联规律”。它不纠结 “为什么有关联”，而是聚焦 “有怎样的关联”，比如：
- 行为关联：浏览过商品 A 的用户中，65% 会点击商品 B；
- 属性关联：年龄 30-35 岁且月消费超 5000 元的客户，80% 会办理会员；
- 时间关联：每逢周五购买生鲜的用户，有 70% 会在周日购买调味品。
在观远 BI 中，关联分析不仅是 “找规律” 工具，更能自动生成可落地的决策建议（如 “将 A 和 B 组合促销”），让数据规律直接转化为业务行动。
没有关联分析的
数据分析，就像 “只见树木不见森林”—— 只能看到单个数据的变化，却忽略数据间的联动关系。观远 BI 客户案例显示，关联分析能为企业创造三大核心价值：
- 挖掘隐性机会：某电商平台通过关联分析发现，购买婴儿奶粉的用户中，42% 会在 1 个月内购买婴儿车，据此推出 “奶粉 + 车” 组合套餐，交叉销售率提升 31%。
- 降低决策成本：传统靠经验判断 “哪些商品相关” 的误差率约 40%，而关联分析通过数据验证，可将误差率控制在 5% 以内。
- 优化资源配置：某连锁药店用关联分析识别出 “感冒药 + 维生素 C” 的强关联，调整货架摆放后，库存周转效率提升 18%。
关联分析的使用者覆盖企业全业务链条，不同角色的应用场景差异显著：
- 零售品类经理：通过 “商品 - 商品” 关联分析，优化货架布局和促销组合（如 “牙膏 + 牙刷” 的捆绑销售）。
- 电商运营专员：基于 “用户行为 - 购买决策” 关联，设计个性化推荐（如 “浏览过运动鞋的用户，推送运动袜”）。
- 金融风控分析师：挖掘 “用户属性 - 违约行为” 关联，识别高风险客户（如 “月收入低于 5000 元且频繁申请网贷的用户，违约率是普通用户的 3.2 倍”）。
- 制造业生产主管：分析 “设备参数 - 故障类型” 关联，提前预警潜在问题（如 “温度超过 80℃且转速≥3000r/min 时，设备故障概率提升 60%”）。
关联分析不是 “万能工具”，但在以下场景中能发挥最大价值：
- 新品上架时：通过关联分析找到 “与新品高度相关的老品”，制定捆绑销售策略（如新品咖啡机与现有咖啡豆关联）。
- 业绩下滑时：分析 “用户流失前的行为关联”（如 “连续 3 周未打开 APP 且客服咨询次数增加”），提前干预挽留。
- 库存积压时：识别 “滞销品与畅销品的关联”，通过 “买畅销品送滞销品” 消化库存（某服饰品牌用此方法将滞销 T 恤库存减少 40%）。
- 用户增长停滞时：挖掘 “高价值用户的行为关联”（如 “每周三登录且参与社群互动的用户，留存率是普通用户的 2.5 倍”），复制增长模式。
从零售到金融，关联分析已成为各行业的 “决策利器”。以下是观远 BI 的三大实战案例：
某连锁便利店有 300 + 门店，长期面临 “单品销量高但客单价低” 的问题。通过观远 BI 关联分析后，发现两组强关联规律：
- 购买瓶装水的用户中，72% 会购买面包（置信度 72%）；
- 购买关东煮的用户中，68% 会搭配购买纸巾（置信度 68%）。
落地动作：
- 将瓶装水与面包货架间距缩短至 1 米内，推出 “水 + 面包” 组合优惠（原价 12 元，组合价 9.9 元）；
- 在关东煮柜台旁增设纸巾小货架，标注 “搭配购买立减 1 元”。
效果：3 个月内客单价从 15.8 元提升至 19.2 元，单店日均销售额增长 22%。
某美妆电商平台的 “猜你喜欢” 推荐
点击率长期低于 3%。通过观远 BI 分析用户行为数据，发现三类关联规则：
| 用户行为 |
关联购买商品 |
置信度 |
应用策略 |
| 浏览口红超过 3 分钟 |
购买卸妆棉 |
83% |
口红详情页弹窗推荐卸妆棉 |
| 加入购物车但未付款（粉底液） |
推送同品牌隔离霜 |
75% |
结算页显示 “搭配更划算” |
| 收藏面膜但 3 天未购买 |
推送 “面膜 + 精华” 套装 |
69% |
收藏夹定向发券 |
效果：推荐点击率从 2.8% 提升至 8.5%，复购率提升 17%。
某消费金融公司的坏账率长期维持在 4.5% 左右。通过观远 BI 分析历史借款数据，识别出高风险关联特征：
- 年龄＜25 岁 + 月收入＜3000 元 + 近 3 个月有 3 次以上网贷申请 → 坏账率 12.3%（是平均水平的 2.7 倍）；
- 学历为高中及以下 + 从事服务业 + 手机号使用时长＜1 年 → 坏账率 9.8%。
落地动作：
- 对符合高风险特征的申请人，自动触发 “额度降低”“需补充收入证明” 等风控规则；
- 对中等风险用户，推送 “分期还款优惠” 引导理性借贷。
效果：坏账率从 4.5% 降至 2.8%，风险成本减少 38%。
观远 BI 将复杂的关联分析算法转化为 “可视化操作流程”，无需编程基础，4 步即可完成分析并落地：
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数据准备（明确分析对象）
- 登录观远 BI，选择数据源（如 “近 6 个月的订单表”“用户行为日志”）；
- 确定 “分析项”：零售场景可选 “商品 ID”，用户行为场景可选 “行为类型”（如浏览、购买、收藏）。
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设置分析参数（控制规则精度）
- 支持自定义 “最小支持度”（规则出现的频率，如≥5%）和 “最小置信度”（关联强度，如≥60%）；
- 观远 BI 会自动过滤无效规则（如 “购买商品 A 的用户 100% 会购买商品 A” 这种无意义关联）。
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生成关联规则（可视化呈现）
- 系统自动输出 “关联规则表”，用颜色标注强度（红色 = 高置信度，蓝色 = 中等置信度）；
- 支持 “关联网络图” 可视化：节点大小代表商品销量，连线粗细代表关联强度（直观看到 “啤酒 - 纸尿裤” 这类强关联）。
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落地应用（从规则到行动）
- 一键将规则同步至业务系统：如电商平台可将 “浏览 A→推荐 B” 规则接入推荐引擎；
- 设置 “规则效果追踪”：在观远 BI 中实时监控关联策略的转化率、销售额变化，动态优化。
- 智能去噪：自动剔除 “季节性偶然关联”（如春节期间 “饺子 + 醋” 的关联，节后自动降低权重）；
- 实时更新：支持 “T+1” 更新关联规则（传统工具需手动刷新，滞后 3-7 天）；
- 业务适配：内置行业模板（如零售的 “商品关联”、金融的 “风险关联”），新手也能快速上手。
关联分析的本质，是让企业从 “经验决策” 转向 “
数据驱动决策”。它不只是发现 “啤酒和纸尿裤” 的趣味关联，更能帮企业找到 “用户为什么买”“怎么让他们多买”“如何降低风险” 的底层规律。
观远 BI 的关联分析，通过 “低门槛操作 + 高精准规则 + 可落地策略”，让每个企业都能挖掘数据中的 “隐藏财富”。正如某零售企业 CEO 所说：“关联分析让我们看到了数据背后的‘用户需求密码’，这才是最值钱的资产。”
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关联分析和因果分析有什么区别？
关联分析只看 “同时出现的规律”（如 A 和 B 常一起出现），不解释 “为什么”；因果分析则探究 “因为 A 所以 B”（如因为降价，所以销量上涨）。实际业务中，关联分析更适合快速发现机会，因果分析适合深入优化。
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关联规则太多时如何筛选？
观远 BI 支持按 “提升度” 排序（提升度＞1 代表规则有价值），优先选择 “高置信度 + 高提升度” 的规则（如 “置信度 80%+ 提升度 2.3” 的规则，比 “置信度 90%+ 提升度 1.1” 的规则更有应用价值）。
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非零售行业能用到关联分析吗？
当然。例如教育行业可分析 “观看课程 A 的学员中，70% 会报名课程 B”，优化课程套餐；医疗行业可挖掘 “症状 A + 症状 B” 与某疾病的关联，辅助诊断。
