Analiza koszykowa – metoda z zakresu eksploracji danych, tworząca dla zbioru danych zestaw opisujących go przybliżonych reguł asocjacyjnych, tj. powiązań i skojarzeń pomiędzy konkretnymi wartościami zmiennych. Reguły takie przyjmują zasadniczo postać: "Jeżeli poprzednik to zwykle następnik", gdzie poprzednik i następnik to wyrażenia logiczne – dla przykładu: Jeżeli (typ_samochodu='sportowy' i wiek<25) to zwykle (ryzyko='wysokie' i ubezpieczenie='wysokie')
Analiza koszykowa (asocjacyjna) jest szczególnie przydatna przy operowaniu na dużych zbiorach danych oraz przy przetwarzaniu zmiennych nominalnych i porządkowych, jest więc często stosowana w text mining, gdzie dominują zmienne na skali nominalnej.
Innym częstym zakresem stosowania analizy koszykowej (od której wzięła swoją nazwę) jest badanie preferencji zakupowych klientów (czyli tego, co wkładają do koszyka w sklepie). I tak dla przykładu, analiza koszykowa pozwala uzyskać reguły typu „jeśli klient kupuje pieluchy i kupuje samochodzik, to często kupi niebieskie ubranka”, co pozwala z pewnym prawdopodobieństwem przewidywać jakie produkty zainteresują konsumenta, skoro nabył on kilka innych konkretnych towarów – na podstawie takiego przewidywania można np.