市场购物篮优化分析数据集MarketBasketOptimizationAnalysisDataset-vedantghag
数据来源：互联网公开数据
标签：购物篮分析, 关联规则, 市场营销, 消费者行为, 商品推荐, 交易数据, 数据挖掘, Apriori算法
数据概述：
该数据集包含来自市场购物篮的数据，记录了顾客在超市购物时购买的商品组合。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交易快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为超市购物场景。
数据维度：数据集以交易为单位，每条记录代表一个购物篮，包含了顾客购买的商品列表，例如“shrimp-almonds-avocado-vegetables mix-green grapes-whole weat flour-yams-cottage cheese-energy drink-tomato juice-low fat yogurt-green tea-honey-salad-mineral water-salmon-antioxydant juice-frozen smoothie-spinach-olive oil”等商品组合。
数据格式：CSV格式，文件名为Market_Basket_Optimisation.csv，数据以商品名称的字符串形式存储。
来源信息：数据来源于公开数据集，常用于购物篮分析和关联规则挖掘的案例研究。
该数据集适合用于购物篮分析和关联规则挖掘，以及市场营销策略的研究与应用。
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学术研究，例如商品关联规则挖掘、购物篮分析等。
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、促销活动设计、货架布局优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行数据驱动的决策制定，优化商品陈列和促销策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解关联规则和Apriori算法。
此数据集特别适合用于发现商品之间的关联关系，例如哪些商品经常被一起购买，从而帮助用户优化商品推荐策略和提升销售额。
