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Groceries数据集分析

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简介：
本研究基于Groceries数据集，深入探讨了消费者购买行为及其模式。通过细致的数据分析，揭示了不同商品间的关联性及季节变化对购物习惯的影响。 该数据集来源于开源软件RGui中的arules软件包里的Groceries数据集，记录了一个杂货店一个月的真实交易情况。它包含9835条消费记录和169个不同商品的信息，可以用于Apriori、FP_Growth、ecalt等算法进行频繁项集的挖掘与关联分析。

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  • Groceries数据集分析
    优质
    本研究聚焦于Groceries数据集的深入分析，探索消费者购物行为与偏好模式，为零售业提供策略建议。 该数据集来源于RGui中的arules软件包里的Groceries数据集，记录了一个杂货店一个月的真实交易情况。它包含9835行和169列，即有9835条消费记录及涉及的169种不同商品。此数据集可用于Apriori、FP_Growth以及ecalt等算法进行频繁项集挖掘与关联分析。
     
  • Groceries数据集分析
    优质
    本简介聚焦于Groceries数据集分析，深入探讨了该数据集中关于消费者购买行为的丰富信息，旨在通过数据分析揭示购物模式和偏好。 该数据集来自开源软件RGui中的arules包里的Groceries数据集，记录了一个杂货店一个月内的实际交易情况。数据集中共有9835行、169列，即包含9835条消费记录以及涉及的169种不同商品。此数据集可用于Apriori、FP_Growth和ecalt等算法进行频繁项集挖掘及关联分析。
     
  • Groceries数据集分析
    优质
    本研究基于Groceries数据集，深入探讨了消费者购买行为及其模式。通过细致的数据分析，揭示了不同商品间的关联性及季节变化对购物习惯的影响。 该数据集来源于开源软件RGui中的arules软件包里的Groceries数据集，记录了一个杂货店一个月的真实交易情况。它包含9835条消费记录和169个不同商品的信息，可以用于Apriori、FP_Growth、ecalt等算法进行频繁项集的挖掘与关联分析。
     
  • Groceries 数据表.csv
    优质
    《Groceries数据表.csv》记录了各类食品和日常用品的购买信息，包含商品名称、类别、价格及购买数量等细节，便于分析消费模式与趋势。 Groceries数据集在进行关联分析时可以转换为CSV格式，并且相比其他资源更加经济实惠。
     
  • Groceries 数据表.csv
    优质
    《Groceries数据表.csv》记录了各类食品和日用品的购买信息，包括商品名称、类型、价格及购买数量等详细数据。 从数据集中导出共计9835条记录，包含33个特征属性。利用Apriori等关联算法寻找频繁项集，并挖掘相关联规则，主要用于学习Apriori及其他类似算法的应用。
     
  • groceries 数据表.csv
    优质
    该文件groceries数据表.csv包含了杂货店销售的商品信息，包括商品名称、类别、价格和销量等数据，便于分析消费者购物习惯及库存管理。 【自己动手写模式挖掘（一）——初步搭建 Apriori 频繁模式挖掘框架】博文所使用的数据集是 Groceries 数据集，该数据集包含了一个杂货店一个月内的真实交易记录，共有 9835 条消费记录和涉及 169 种商品。
     
  • 银行数据集分类-数据集分析
    优质
    本项目聚焦于银行领域内的数据分析与分类，通过深入挖掘和分析银行相关数据集，旨在为金融机构提供有效的决策支持。 葡萄牙银行的收入下降了，他们正在寻求解决方案。经过调查发现，原因是客户对长期存款的投资不足。因此，该银行希望识别出那些更有可能订阅长期存款产品的现有客户，并将营销活动的重点放在这些潜在客户的身上。
     
  • tap_fun_test.csv数据分析集
    优质
    tap_fun_test.csv 数据分析集包含了游戏用户行为数据，旨在通过统计和机器学习方法探索用户偏好、预测玩家留存率并优化游戏设计。 tap_fun_test.csv 这段文字已经没有任何需要删除的联系信息或链接了，因此无需进行任何改动。如果还有其他特定要求或者有上下文内容可以进一步处理，请告知详情。
     
  • MovieLens数据集分析
    优质
    《MovieLens数据集分析》一文深入探讨了MovieLens数据集中电影评分、用户行为等信息，并基于这些数据进行了推荐系统算法的研究与实现。 MovieLens 20M 数据集是一个稳定的标准数据集，包含来自138,000名用户的对27,000部电影的2,000万条评分以及465,000个标签应用。此外，该数据集还包括了针对1,100个不同标签的1,200万个相关性得分的数据。此数据集于2015年4月发布，并在2016年10月进行了更新，主要是为了更新链接文件并添加标签基因组数据。
     
  • FER2013数据集分析
    优质
    简介：FER2013数据集是用于面部表情识别研究的标准数据库，包含超过35,000张人脸图片，涵盖七种基本情绪状态，为情感计算和人工智能领域提供了重要资源。 资源是表情识别FER2013数据库，内容在文档里，主要是提供给那些无法从Kaggle下载数据源的朋友们使用。希望大家多分享、多创造，共同推动人工智能的发展！大家加油！