Warenkorbanalyse – Videolernprogramm (Data Mining-Tabellenanalysetool)

Guten Tag, mein Name ist Mary Brennan. Ich bin technische Redakteurin für Microsoft SQL Server. Dieses Video erleichtert Ihnen den Einstieg in die Verwendung des Tools "Warenkorbanalyse". Das Tool "Warenkorbanalyse" verwendet den Microsoft Association Rules-Algorithmus, um die Beziehung zwischen Artikeln zu ermitteln, die häufig gemeinsam gekauft werden. Diese Informationen können beim Bündeln von Empfehlungen, beim Entwickeln der Produktplatzierung und beim Bewerten der Auswirkungen auf Ihr Endergebnis hilfreich sein.

1. Wählen Sie zunächst die Registerkarte Zuordnen und Warenkorbanalyse (Associate and Shopping Basket Analysis) aus, und klicken Sie auf eine beliebige Stelle in der Tabelle, um die Tabellenanalysetools zu aktivieren.
2. Wählen Sie unter dem Menü Tabellentools (Table Tools) die Registerkarte Analyse (Analyze) aus, um die Multifunktionsleiste Tabellenanalysetools (Table Analysis Tools) zu öffnen.
3. Doppelklicken Sie auf Warenkorbanalyse (Shopping Basket Analysis), um den Assistenten zu starten.
4. Im Fenster Spaltenauswahl (Column Selection) werden die beiden folgenden Elemente vom Assistenten automatisch erkannt:
   Transaktions-ID (Transaction ID) und Artikel (Item). Um die Warenkorbanalyse verwenden zu können, müssen die zu analysierenden Artikel einer Transaktions-ID zugewiesen sein. Wenn Sie beispielsweise alle über eine Website eingegangenen Bestellungen analysieren, müssen alle Bestellungen über eine Bestell- oder Transaktions-ID verfügen, die mindestens einem gekauften Artikel zugeordnet ist.
5. Optional können Sie auch eine Spalte hinzufügen, die Produktwerte enthält. Der Bericht umfasst nur dann von Werten abgeleitete Metriken, wenn Sie eine Wert (Value)-Spalte auswählen.
6. Klicken Sie auf Ausführen (Run). Wenn der Assistent die Analyse der Daten beendet, werden zwei neue Arbeitsblätter erstellt: Gebündelte Artikel im Warenkorb (Shopping Basket Bundled Items) und Empfohlene Artikel im Warenkorb (Shopping Basket Recommendations).

1. Öffnen Sie den Bericht Gebündelte Artikel im Warenkorb (Shopping Basket Bundled Items). Dieser Bericht veranschaulicht Muster in den Daten und führt die Artikel auf, die häufig gemeinsam in Transaktionen auftauchen. So können Sie die Artikel, die von Kunden zusammen gekauft werden, ebenso erkennen wie den Wert für Ihr Unternehmen.
   Sie können die Spalten im Bericht filtern und sortieren. So können Sie beispielsweise Bündel mit mindestens zwei Produkten anzeigen oder diese nach dem Durchschnittswert pro Verkauf (Average Value Per Sale) sortieren.
2. Betrachten wir nun die erste Zeile. In ihr erfahren wir mehr über Kunden, die Rennräder und Helme zusammen kaufen. Dieses Ergebnis wird zuerst angezeigt, da es sich um das wertvollste handelt. 805 Kunden haben diese beiden Artikel gebündelt. Dabei wurde ein durchschnittlicher Verkaufswert von 1.570 Dollar und für AdventureWorks ein Gesamtwert von mehr als 1.260.000 Dollar erzielt.
   In der zweiten Zeile erfahren wir, dass 569 Kunden Mountainbikes mit Reifen und Schläuchen gebündelt haben. Dabei entstand ein durchschnittlicher Verkaufswert von 2.208 Dollar und für AdventureWorks ein Gesamtwert von mehr als 1.250.000 Dollar. Diese Kombination verfügt über einen höheren durchschnittlichen Verkaufswert als die erste. Da sie jedoch seltener auftritt, entsteht für AdventureWorks ein geringerer Wert.
   Diese Informationen können von AdventureWorks beispielsweise genutzt werden, indem beim Kauf eines Rennrads auf der Website automatisch ein Helm empfohlen wird. Außerdem können auf der Website beim Kauf eines Mountainbikes automatisch Reifen und Schläuche empfohlen werden.

Sie können zudem die einzelnen Spalten auswählen und die Darstellung der Zahlen standardisieren, sodass alle Zahlen die gleiche Anzahl an Dezimalstellen aufweisen.

1. Öffnen Sie den Bericht Empfohlene Artikel im Warenkorb (Shopping Basket Recommendations). In diesem Report werden die aus der Analyse abgeleiteten Statistiken verwendet, um Regeln über die Beziehungen zwischen den Artikeln zu erstellen. So kann eine Regel beispielsweise besagen, dass Kunden beim Kauf von Reinigungsmitteln zum Erwerb von Reifen und Schläuchen neigen. Diese Regeln können zum Erstellen von Empfehlungen verwendet werden. Alle Regeln verfügen über unterstützende Statistiken, die Ihnen beim Bewerten der potenziellen Stärke der Regel helfen, damit Sie nur dann Empfehlungen geben, wenn die Regel einen bestimmten Wahrscheinlichkeitsschwellenwert übersteigt.
   Beim Überprüfen dieses Berichts fällt auf, dass das Kombinieren von Reifen und Schläuchen die höchste Wertempfehlung für vier verschiedene Produkte darstellt.
2. Um die Spalte Mittelwert (Average Value) besser lesen zu können, sollten Sie das Zahlenformat auf zwei Dezimalstellen beschränken. Beachten Sie, dass der größte Mittelwert nicht unbedingt der besten Empfehlung entspricht. Wie im vorherigen Bericht werden die Kombinationen anhand des Gesamtumsatzwerts eingestuft.