超市购物篮商品关联分析数据集SupermarketMarketBasketItemAssociationAnalysis-vedantghag
数据来源：互联网公开数据
标签：购物篮分析, 关联规则, 市场篮子, 商品推荐, 零售数据, 消费行为, 数据挖掘, Apriori算法
数据概述：
该数据集包含超市购物篮的交易记录，记录了顾客购买的商品组合，用于分析商品之间的关联关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的购物篮快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据集记录了常见的超市商品组合，具有一定的普适性。
数据维度：数据集以购物篮为单位，每个购物篮记录了顾客购买的商品列表，商品种类包括但不限于：虾、杏仁、鳄梨、蔬菜混合、绿葡萄、全麦面粉、山药、干酪、能量饮料、番茄汁、低脂酸奶、绿茶、蜂蜜、沙拉、矿泉水、鲑鱼、抗氧化果汁、冷冻冰沙、菠菜、橄榄油等。
数据格式：CSV格式，文件名为Market_Basket_Optimisation.csv，数据以交易记录为行，商品为列，商品出现用1表示，未出现用NaN表示。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习数据集，已被用于各种关联规则挖掘和市场篮子分析研究。
该数据集适合用于购物篮分析、关联规则挖掘和商品推荐等领域的研究。
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，例如分析商品之间的关联性，发现顾客购买习惯等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于商品推荐系统、货架布局优化、促销活动策划等。
决策支持：支持零售商进行更精准的营销策略制定，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材料，帮助学生理解关联规则算法和市场篮子分析。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联关系，帮助用户发现潜在的销售机会，优化商品组合，提升市场竞争力。
