皆さんがコンビニエンスストアで買い物をするとします．大体はおにぎりとお茶といったように複数の品目をお買い求めになるでしょう．コンビニとしては，売り上げを伸ばすため，出来るだけ客が何を買うのかという傾向をつかんで，陳列方法を考えます．例えばあなたの買い物データは

客A｛おにぎり，お茶，サラダ，・・・，紙コップ｝

というデータになります．これをトランザクションデータと呼びます．他の客からのこのトランザクションデータが沢山集まると，例えば，おにぎりを買った人はお茶と弁当を買いやすいというような一種のルールが出来上がります．このようなおにぎり，弁当，お茶といったようなアイテム間のルールを多量のデータから作ることをバスケット分析と言います．さらにお茶を買う人は，併せてキャベツを買う傾向があるということ等のルールを組みまわせて，一種のネットワーク図をかくことが出来ます．相関の強さは線の太さで表されることがあります．このようなネットワーク図を見て，例えば，おにぎりの近くに弁当を置けば，売れ上げが多くなるということが期待できます．このようにアメリカ大手のウォルマートでバスケット分析が実施され，効果を上げました．今では，マーケット戦略他に広く適用されています．