市场购物篮优化数据集MarketBasketOptimizationDataset-ahmedaliomar
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，机器学习，销售分析，商业智能，消费者行为
数据概述： 该数据集主要记录了零售商店的交易数据，专注于购物篮分析，适用于关联规则挖掘，销售预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括交易ID，商品名称，商品类别，购买数量，购买时间等变量。还包括购物篮中的商品组合信息，适用于购物篮分析。
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：数据来源于零售商店的公开交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的购物篮分析，销售预测，消费者行为研究等领域的应用，尤其在关联规则挖掘，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：适用于购物篮分析，关联规则挖掘，消费者购买行为研究等，如商品搭配，促销策略效果分析等。
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，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的销售预测和策略优化，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购物篮分析，关联规则挖掘等技术。
此数据集特别适合用于探索消费者购物行为中的商品关联规律，帮助用户实现精准的商品推荐和促销策略优化，提高销售效率和客户满意度。
