ABC анализ, применимость метода.

Немного про ассоциативный анализ.
Эта глава, о которой идет речь, просто скопирована с сайта разработчиков программного обеспечения Deductor. Их сайт www.basegroup.ru. />На их же сайте можно скачать ПО, в котором и можно расчитать описываемые параметры достоверности и поддержки для правил, а также прочитать про ассоциативные правила и много другого полезного.
Основа для поиска ассоциативных правил, и их характеристик -показалелей достоверности и поддержки - алгоритм Априори.
Существуют разновидности алгоритма Априори, его оптимизации по сути.
В принципе, пользователь сам может регулировать эти параметры. Уменьшив верхнее граничное значение параметра поддержки мы исключаем из набора правил и так хорошо известные правила, увеличив значение достоверности уменьшаем количество недостоверных правил.
Но это только пример.
А по поводу АВС анализа, его действительно вполне можно проводить в Экселе, если записей не много, можно и запросы и хранимые процедуры для SQL написать...

Вот именно этот сайт я и пытался вспомнить, но не смог. Действительно (хотя я его и не читал ), там написано про ассоциативный анализ поподробнее и получше. Также там есть и программа, но бесплатная версия рассчитана только на 150 покупок. Если хотите обрабатывать больше, то придется платить. Эта программа, насколько я понимаю работает с базами, создаваемыми на кассе (не знаю, как они называются), а значит полностью автоматизирована. Но есть одна проблема, если использовать эту программу, то поддержка всех ассоицативных правил будет не больше 1% (господи, какой я сноб, ни разу не пользовался этой программой, а уже все знаю и обсуждаю :-X). В результате эти правила будут мало эффективны. Сейчас думаю как эту проблему решить, уже есть определенные идеи.
А кстати Василиса, не подскажите в чем проявляется априорность при использовании ассоциативного анализа. Не очень понял.
Все же надо наверное, зайти и посмотреть на этом сайте ...

Ficher, все наши недопонимания происходят из-за того, что каждый думает о своей работе, но не пишет об этом. 
Мне кажется Вы занимаетесь в основном розничной торговлей.
Я же, в основном, анализирую оптовые продажи, поэтому чаще использую понятие взаимосвязанного спроса, а не совместных покупок.
Поясню:
Анализирую оптовых клиентов четырёх различных видов деятельности.
1. Например, для мебельного производства очень важным условием является наличие у поставщика мебельных тканей компаньонов к этим тканям. У нас в наличии есть несколько компаньонов к одному рисунку (это то, что предлагаем клиенту мы, но клиент может решить иначе), кроме того, та же самая ткань может быть компаньоном к другому рисунку. На отгружаемую клиенту ткань (основной рисунок с компаньоном) не обязательно будет 1 накладная.
2. Клиенты, закупающие у нас оптом, а потом продающие в розницу, часто покупают вместе картины в деревянной рамке и картины в багете (в 1 накладной), но эти товары не являются взаимодополняющими, и если я проводя акцию со скидкой на картины в багете, поставлю их по цене картин в дереве, то картины в дереве никто брать не будет (багет - более красивая и дорогая рамка).
Мне кажется, что в моём этом случае можно использовать определение взаимосвязанного спроса методом корреляции. 

Да, коэффициент корреляции будет отрицательным. А его величина будет зависеть от разницы стоимости картин в деревянной рамке и багете.
Сейчас попробую объяснить, что такое компаньон. Наверное, Вы видели диваны, которые были обшиты двумя разными тканями. Так вот ткань, имеющая более насыщенный рисунок, является основной, а ткань с менее насыщенным рисунком или однотонная - компаньоном.