商品购物篮分析数据集MarketBasketAnalysisDataset-dhimasputra
数据来源：互联网公开数据
标签：购物篮分析, 关联规则, 市场篮子, 商品推荐, 消费行为, 数据挖掘, 零售业, Apriori算法
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的交易数据，记录了顾客购买的商品组合信息，用于分析商品之间的关联关系。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交易快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容反映了零售商品的购买情况。
数据维度：数据集的核心内容是顾客购物篮中包含的商品列表，每行代表一次交易，列表示不同的商品。
数据格式：CSV格式，文件名为Market_Basket_Optimisation.csv，便于进行数据分析与处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源不明，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于购物篮分析、关联规则挖掘和商品推荐等领域。
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：适用于零售市场分析、消费者行为研究等学术研究，例如探索商品之间的关联性、构建推荐系统等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在商品摆放优化、促销活动设计、个性化推荐等方面。
决策支持：支持零售商进行库存管理、供应链优化和营销策略制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解关联规则和购物篮分析。
此数据集特别适合用于发现商品之间的关联规则，为零售商提供数据驱动的决策支持，从而优化销售策略。
