商品组合购买行为分析数据集ProductCombinationPurchaseBehaviorAnalysis-brtharunkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：商品推荐, 购物篮分析, 关联规则, 市场营销, 消费行为, 数据挖掘, 协同过滤, 零售数据
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品购买记录，记录了顾客同时购买的商品组合信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一次购买行为的快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但基于商品种类推测为普通超市或便利店的商品组合。
数据维度：数据集主要由商品名称构成，包括虾、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、冷冻思慕雪、菠菜、橄榄油等。数据以商品组合的形式呈现，例如，顾客购买了虾、汉堡、杏仁、鸡蛋等。
数据格式：CSV格式，文件名为store_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售商店的销售记录，经过匿名化处理。
该数据集适合用于商品推荐、购物篮分析和市场营销策略研究。
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：适用于市场营销学、消费者行为学和数据挖掘等领域的学术研究，如关联规则挖掘、频繁项集分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在商品推荐系统、促销活动设计、商品陈列优化等方面。
决策支持：支持零售商进行更精准的库存管理、产品定价和营销策略制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解关联规则、协同过滤等算法的应用。
此数据集特别适合用于探索商品之间的关联关系，帮助用户优化商品组合、提升销售额和顾客满意度。
