Die Assoziationsanalyse ist ein Verfahren des Data Mining, mit dem Muster in einer gro?en Datenbasis entdeckt werden sollen. Das Ergebnis dieser Analyse sind Regeln der Form "Wenn A, dann B." Um diese Regeln zu generieren, k?nnen unterschiedliche Algorithmen verwendet werden. Diese suchen zuerst alle Itemmengen, die den vorgegebenen Mindestsupport erf?llen und erzeugen daraus dann Assoziationsregeln mit einer benutzerdefinierten Mindestconfidence. F?r praktische Analysen stellt sich die Frage, welche Schwellenwerte sinnvoll sind, um interessante, jedoch nicht zu viele Regeln zu erhalten. Deshalb werden zur Bewertung der Assoziationsregeln weitere Interessantheitsma?e herangezogen. Da allerdings auch diese nicht alle Faktoren ber?cksichtigen, die sich auf die Zusammensetzung einer Transaktion auswirken, werden in dieser Arbeit Ans?tze entwickelt, die eine problemad?quate L?sung erm?glichen. An einem praktischen Beispiel wird gezeigt, wie die Assoziationsanalyse zur Warenkorbanalyse eingesetzt wird. Dazu werden Kassenbondaten eines Supermarktes auf Verbundbeziehungen untersucht und die Ergebnisse dargestellt.