关联规则挖掘频繁项集数据集Apriori算法频繁项集数据集-akalyasubramanian
数据来源：互联网公开数据
标签：关联规则，数据集，频繁项集，Apriori算法，市场篮分析，购物行为，数据分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集专为Apriori算法设计，主要记录了购物篮中的商品组合数据，适用于频繁项集挖掘，关联规则学习等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2015年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的零售商店，具体包括城市和乡村的不同商圈。
数据维度：数据集包括购物篮交易记录，涵盖交易编号，商品编号，商品名称等变量。每个交易记录代表一个购物篮中的商品组合。
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。
该数据集适合用于市场篮分析，购物行为研究，关联规则学习等领域的应用，尤其在Apriori算法的训练和频繁项集挖掘等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于市场篮分析，购物行为研究，关联规则学习等研究，如商品组合分析，购物篮构建等。
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，促销策略制定和库存管理方面。
决策支持：支持商品组合的优化和促销策略的制定，帮助商家提高销售额和客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘和市场分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解Apriori算法，关联规则学习等技术。
此数据集特别适合用于探索购物篮中的商品组合规律与趋势，帮助用户实现商品组合优化，购物行为分析等目标，促进零售行业的数据驱动决策。
