Apriori算法预处理数据集PreprocessedDatasetforApriori-brogaming
数据来源：互联网公开数据
标签：数据挖掘，关联规则，Apriori算法，数据预处理，机器学习，零售分析，数据集，模式识别
数据概述： 该数据集是为Apriori算法的应用而预处理的交易数据，记录了零售行业的交易信息，适用于关联规则挖掘和模式识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未具体说明，可能是近期或历史数据。
地理范围：数据涵盖的零售商店未明确，可能是多地区或特定区域的交易数据。
数据维度：数据集包括交易ID，商品ID，交易时间，商品类别等变量，数据已进行预处理，如缺失值填充，重复值删除等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的零售交易数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据挖掘，机器学习及零售分析等领域，特别是在关联规则挖掘，购物篮分析等任务中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于关联规则挖掘，购物篮分析等数据挖掘研究，如商品关联性分析，顾客购买行为研究等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在商品推荐，库存管理和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的关联规则挖掘和策略优化，帮助商家制定科学的商品组合和促销决策。
教育和培训：作为数据挖掘，机器学习及商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解Apriori算法及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联规则和购物模式，帮助用户实现准确的关联规则挖掘，优化商品布局和促销策略，提高销售效率和顾客满意度。
