关联规则挖掘算法数据集Apriori-FP-Growth-newshuntkannada
数据来源：互联网公开数据
标签：关联规则，数据挖掘，Apriori算法，FP-Growth算法，数据集，购物篮分析，推荐系统，机器学习
数据概述： 该数据集包含用于关联规则挖掘算法（如Apriori和FP-Growth）的数据，主要记录了购物篮交易信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围不明确，但通常为一段时间内的交易数据。
地理范围： 数据覆盖范围不明确，可能来自单一商店，连锁店或虚拟商店。
数据维度： 数据集包括交易ID和商品列表，每一行代表一个交易，其中包含了购买的商品信息。
数据格式： 数据通常以文本格式提供，例如CSV或TXT，每行代表一个交易，商品之间用分隔符分隔。
来源信息： 数据来源于各种公开数据集，例如在线零售商的交易数据或模拟生成的数据，已进行清洗。
该数据集适合用于数据挖掘，机器学习和推荐系统等领域，特别是在关联规则挖掘，频繁项集发现等任务中具有重要价值。
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： 适用于购物篮分析，市场篮子分析，关联规则挖掘等研究，如发现商品之间的关联关系，用户购买行为分析等。
行业应用： 可以为零售业，电商平台等提供数据支持，特别是在商品推荐，促销活动策划等方面。
决策支持： 支持商家制定商品陈列策略，促销活动方案，提高销售额。
教育和培训： 作为数据挖掘，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解关联规则挖掘算法。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联规则，帮助用户实现商品推荐，市场分析等目标，为商业决策提供数据支持。
