商品关联分析Apriori算法数据集ProductAssociationAnalysisAprioriAlgorithmDataset-sidkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：关联规则, Apriori算法, 购物篮分析, 市场篮子分析, 数据挖掘, 商品推荐, 零售分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含了利用Apriori算法进行商品关联分析的结果，记录了商品之间的关联关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为对特定时间段内商品销售数据的分析结果。
地理范围：数据集未限定具体地理范围，推测为通用商品销售数据分析。
数据维度：数据集包含以下关键字段：item_A（商品A）、item_B（商品B）、freqAB（商品A和B同时出现的频数）、supportAB（商品A和B同时出现的支持度）、freqA（商品A出现的频数）、supportA（商品A的支持度）、freqB（商品B出现的频数）、supportB（商品B的支持度）、confidenceAtoB（A发生时B发生的置信度）、confidenceBtoA（B发生时A发生的置信度）、lift（提升度）。
数据格式：CSV格式，文件名为Apriori2.csv，便于数据分析和处理。数据已通过Apriori算法处理，提供了商品间关联规则的量化指标。
该数据集适合用于关联规则挖掘、商品推荐、市场篮子分析等领域。
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：适用于数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如关联规则的优化、不同参数对关联结果的影响等。
行业应用：为零售、电商行业提供数据支持，特别是在商品推荐、交叉销售策略制定、商品陈列优化等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略，优化库存管理，提升销售额。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的案例，帮助学生理解关联规则和Apriori算法。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联关系，帮助用户构建推荐系统、优化销售策略，并深入理解市场购物行为。
