關聯分析是資料探勘系統中重要的組成部分之一，其代表性的案例即為「購物籃分析」。我們以資料探勘軟體Clementine自備的一個購物籃分析的資料為例，從多個面向來探討這一方面的內容。
關聯分析要解決的主要問題是：一群使用者購買了許多產品之後，哪些產品同時購買的幾率比較高？買了A產品的同時買哪個產品的幾率比較高？可能是由於最初關聯分析主要是在超市應用比較廣泛，所以又叫“購物籃分析”，英文簡稱為MBA，當然此MBA非彼MBA,意為Market Basket Analysis。
如果在研究的問題中，一個使用者購買的所有產品假定是同時一次性購買的，分析的重點就是所有使用者購買的產品之間關聯性；如果假定一個使用者購買的產品的時間是不同的，而且分析時需要突顯時間先後上的關聯，如先買了什麼，然後再買什麼？那麼這類問題稱為序列問題，它是關聯問題的一種特殊情況。從某種意義上來說，序列問題也可以按照關聯問題來操作。