商品销售关联规则挖掘数据集ProductSalesAssociationRuleMiningDataset-ridhomuhammad
数据来源：互联网公开数据
标签：关联分析, 购物篮分析, 商品推荐, 市场营销, 数据挖掘, 规则提取, 零售业, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台或零售门店的商品销售数据，记录了顾客的订单信息及商品间的关联关系，适用于分析商品销售规律和进行推荐系统构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态销售数据。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析不同地区或市场中的商品销售模式。
数据维度：数据集包含两个主要文件：
association_order.csv：记录了订单ID（orderid）和商品ID（itemid）之间的对应关系，用于构建购物篮数据。
rules.csv：记录了通过关联规则挖掘算法生成的规则，例如“如果顾客购买了商品A，那么他们也可能购买商品B”。
数据格式：CSV格式，方便数据处理与分析。数据已进行初步整理，便于直接用于关联规则挖掘算法。
该数据集特别适用于分析商品间的协同销售关系，以及为用户提供个性化商品推荐。
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、消费者行为分析等领域的研究，如商品关联规则挖掘、购物篮分析等。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，用于优化商品陈列、制定促销策略、构建个性化推荐系统等。
决策支持：支持零售企业进行产品组合决策，提升销售额和客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解关联规则挖掘算法，并进行实际操作。
此数据集特别适合用于探索商品销售的内在联系，预测顾客的购买行为，并优化商品推荐策略，最终实现销售额的提升和用户体验的改善。
