商品配对与关联分析数据集PairFinder-ProductPairingandAssociationAnalysisDataset-sudipg411
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，商品配对，关联分析，数据集，机器学习，销售分析，商业智能，市场研究
数据概述： 该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同商品之间的关联性和配对模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的零售市场，包括线上和线下销售渠道。
数据维度：数据集包括商品ID，商品名称，销售数量，销售时间，商品类别，价格，促销信息等变量。还包括商品之间的关联性指标和配对模式。
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：数据来源于零售行业的公开销售记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的商品配对分析，关联规则挖掘，销售预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，推荐系统构建等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于商品关联性研究，销售模式分析等学术研究，如商品搭配规律，促销效果分析等。
行业应用：可以为零售商提供数据支持，特别是在商品搭配推荐，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商的商品组合优化和销售策略调整，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及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挖掘，推荐系统构建等技术。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联性与配对模式，帮助用户实现准确的商品推荐，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
