商品关联规则挖掘订单数据集ProductAssociationRuleMiningOrderDataset-rickyreplying
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 关联分析, 市场篮子分析, 订单数据, 购物行为, 数据挖掘, 商业智能, Apriori算法
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户订单数据，记录了用户购买商品之间的关联关系，适用于商品推荐、购物篮分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的订单快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析一般电商环境下的商品关联规律。
数据维度：包含两个主要文件：association_order.csv和rules.csv。 association_order.csv 包含 orderid（订单号）和 itemid（商品ID），用于记录每个订单中包含的商品。 rules.csv 包含关联规则，可能由Apriori或其他关联规则挖掘算法生成。
数据格式：CSV格式，association_order.csv用于记录订单信息，rules.csv 用于存储生成的关联规则。
来源信息：数据来源于电商平台的用户订单数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究商品之间的关联关系，以及构建推荐系统等。
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：适用于市场篮子分析、用户购物行为研究等方向的学术研究，如商品组合推荐、交叉销售策略分析等。
行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，尤其是在商品推荐、个性化营销、库存管理等方面。
决策支持：支持企业优化商品陈列、制定促销活动、提升用户购物体验。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训素材，帮助学生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内在关联规律，帮助用户优化商品推荐策略、提升销售额。
