市场购物篮分析数据集MarketBasketAnalysisData-romanibanerjee
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，购物篮分析，数据集，关联规则，数据挖掘，消费者行为，商业智能，机器学习
数据概述： 该数据集包含来自零售行业的购物篮数据，记录了顾客在商店或在线平台的购买行为。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商店，包括线上和线下渠道。
数据维度：数据集包括顾客ID，购买日期，商品名称，商品类别，购买数量，总金额等信息。涵盖了不同商品类别的购买组合和顾客的购买习惯。
数据格式：数据提供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。
该数据集适合用于购物篮分析，关联规则挖掘，消费者行为研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，商业智能分析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：适用于消费者购买行为分析，商品关联性研究，促销效果评估等学术研究，如购物篮中商品的关联规则挖掘，顾客购买习惯分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在商品推荐，库存管理，促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的商品组合优化和促销策略制定，帮助商家提高销售额和顾客满意度。
教育和培训：作为数据挖掘，商业分析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，消费者行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业购物篮分析的规律与趋势，帮助用户实现准确的商品关联性分析，优化商品组合和促销策略，提高销售效率和顾客满意度。
