商品购买行为分析数据集ProductPurchaseBehaviorAnalysis-aribagus
数据来源：互联网公开数据
标签：商品购买, 购物篮分析, 关联规则, 市场营销, 消费者行为, 数据挖掘, 推荐系统, 商品组合
数据概述：
该数据集包含来自在线零售平台或实体商店的商品购买记录，记录了顾客购买商品的组合信息，适用于购物篮分析、关联规则挖掘和市场营销策略制定。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的购买行为快照。
地理范围：数据未限定具体地区，可能来源于全球范围内的消费者。
数据维度：数据集以交易为单位，每条记录代表一次购物行为，包含顾客购买的商品列表。主要数据项包括：
虾（shrimp），杏仁（almonds），鳄梨（avocado），蔬菜混合（vegetables mix），绿葡萄（green grapes），全麦面粉（whole wheat flour），山药（yams），茅屋奶酪（cottage cheese），能量饮料（energy drink），番茄汁（tomato juice），低脂酸奶（low fat yogurt），绿茶（green tea），蜂蜜（honey），沙拉（salad），矿泉水（mineral water），鲑鱼（salmon），抗氧化果汁（antioxydant juice），冷冻冰沙（frozen smoothie），菠菜（spinach），橄榄油（olive oil）等。
数据格式：CSV格式，文件名为1/2663.csv，采用稀疏矩阵形式，记录了顾客购买的商品组合，便于进行关联分析。
数据来源：数据可能来源于零售商的销售记录或者公开的购物数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于购物篮分析、关联规则挖掘和市场营销策略制定。
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：适用于市场营销、消费者行为等领域的研究，如商品关联性分析、消费者购买模式研究等。
行业应用：可以为零售电商、实体商店提供数据支持，特别是在商品推荐、促销活动设计、商品陈列优化等方面。
决策支持：支持零售企业的产品组合优化、库存管理和营销策略制定。
教育和培训：作为数据挖掘、市场营销、消费者行为分析等课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联关系，帮助用户优化商品推荐策略，提升销售业绩。
