关联规则挖掘与商品列表分析数据集AprioriItemlistDataset-jayjinnie
数据来源：互联网公开数据
标签：数据挖掘，关联规则，商品列表，零售分析，机器学习，市场篮分析，购物行为，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自零售行业的商品交易数据，记录了顾客在购物过程中购买的商品组合信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，包括城市中心，郊区及线上电商平台。
数据维度：数据集包括交易ID，商品名称，商品类别，购买数量，交易时间等变量。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：数据来源于零售业的公开交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据挖掘，市场分析及机器学习等领域，特别是在关联规则挖掘，购物篮分析及顾客行为研究等方面具有重要价值。
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：适用于关联规则挖掘，购物篮分析及顾客购买行为研究，如商品搭配规律，顾客偏好分析等。
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，促销策略制定及库存优化方面。
决策支持：支持零售商店的商品组合优化，库存管理和促销策略制定，帮助商家提高销售额和顾客满意度。
教育和培训：作为数据挖掘，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解关联规则挖掘，购物篮分析等技术。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联关系与顾客购买行为，帮助用户实现精准的商品推荐，优化促销策略及提升销售效率。
