正确答案是：C: 序列分析(Sequence Patterns)。

专业分析：

序列分析(Sequence Patterns)的主要目的是了解事件或产品之间的前后关系及其发生的概率。它通常用于分析时间序列数据，揭示事件发生的顺序和模式。例如，在市场营销中，序列分析可以帮助了解消费者购买行为的顺序，如用户先购买某种产品后可能会购买另一种产品。

以下是对其他选项的简要分析：

A: 分类(Classification) - 分类方法的主要目的是将数据分成不同的类别或组别，通常用于预测某个数据点属于哪一类。例如，垃圾邮件过滤器使用分类算法来判断一封邮件是否为垃圾邮件。

B: 聚类分析(Clustering Analysis) - 聚类分析的目的是将数据分成不同的组或簇，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组之间的数据点相似度较低。它通常用于发现数据中的自然分组或模式。

D: 关联分析(Association Analysis) - 关联分析的主要目的是发现数据集中不同项之间的关联规则，例如市场篮子分析中发现哪些产品经常一起购买。虽然关联分析也涉及到概率，但它主要关注的是项之间的关联关系而不是顺序。

综上所述，序列分析是最适合用于了解各产品间的前后关系及其发生概率的方法。