关联规则学习Apriori算法数据集AssociationRuleLearningAprioriDataset-sivaram1987
数据来源：互联网公开数据
标签：关联规则学习， Apriori算法， 数据集， 市场篮分析， 机器学习， 数据挖掘， 商业智能， 市场研究
数据概述：该数据集包含来自公开数据源的市场篮分析数据，主要记录了顾客在超市购物时购买的商品组合信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的超市，具体包括不同商圈和地区的销售数据。
数据维度：数据集包括顾客每次购物的交易记录，涵盖交易ID，日期，商品列表等变量。
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：数据来源于公开数据源，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于市场篮分析，关联规则学习及机器学习等领域的研究和应用，特别是在商品推荐，库存优化等方面具有重要价值。
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：适用于市场篮分析，顾客购买行为研究等学术研究，如商品组合的流行趋势分析，顾客购买模式识别等。
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，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商制定科学的商品推荐策略和库存管理计划，帮助商家提高销售效率和盈利能力。
教育和培训：作为数据科学和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学习和Apriori算法。
此数据集特别适合用于探索顾客购买行为的规律与趋势，帮助用户实现商品推荐，库存优化和促销策略优化等目标，促进零售行业的数据驱动决策。
