Apriori算法杂货店商品关联分析数据集-thevishwakarma
数据来源：互联网公开数据
标签：Apriori算法，关联分析，购物篮分析，零售业，数据集，商品推荐，数据挖掘，市场营销
数据概述：
该数据集包含了来自杂货店的商品购买记录，主要用于Apriori算法的关联规则挖掘。主要特征如下：
时间跨度：数据记录未明确时间范围，但包含多次购物交易。
地理范围：数据来源于杂货店的销售记录，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个购物篮的商品信息，每个购物篮记录了顾客购买的商品。
数据格式：数据通常以文本格式提供，如CSV或TXT，每行代表一个购物篮，篮内的商品用特定分隔符分隔。
来源信息：数据来源于零售业的销售数据，并经过了匿名化处理，以保护顾客隐私。
该数据集适合用于数据挖掘，机器学习，市场营销等领域，特别是Apriori算法的实践和应用。
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：适用于购物篮分析，关联规则挖掘等研究，如分析商品之间的关联性，挖掘顾客的购买习惯。
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，货架摆放，促销策略制定等方面。
决策支持：支持零售商的商品推荐系统，库存管理和营销策略优化。
教育和培训：作为数据挖掘，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，Apriori算法等技术。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联关系，帮助用户实现商品推荐，优化货架布局和提升销售额等目标。
