超市购物篮优化数据分析数据集BasketOptimizationDataset-suhawni
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： 该数据集包含来自超市的购物篮交易数据，记录了顾客在购物过程中购买的商品组合和交易详情。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的超市门店，包括不同商圈和地区的销售情况。
数据维度：数据集包括交易ID，日期，时间，顾客编号，商品名称，商品类别，数量，单价，总价等信息。还包括商品之间的关联性数据。
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：数据来源于超市的POS系统，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，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，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，消费者行为研究等学术研究，如商品关联性分析，顾客购买习惯研究等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在商品陈列优化，促销策略制定和推荐系统构建方面。
决策支持：支持超市的销售策略优化和库存管理，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为数据挖掘，商业分析和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购物篮数据中的商品关联与购买行为规律，帮助用户实现精准的商品推荐，优化商品布局和提升销售额，为零售业的智能化管理提供数据支持。
