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该数据集包含超市关联规则信息。

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简介：
该数据集包含关联规则商品销售信息，详细记录了一个商店内的商品销售情况，并为数据挖掘以及机器学习应用提供了宝贵的资源。

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  • 超市数据集关联规则.rar
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    本资源包含一个详细的超市交易记录数据集及其关联规则分析报告，适用于研究购物行为和商品间的关系，助力商业决策。 关联规则商品销售数据集包含一个商店的商品销售记录，用于进行数据挖掘与机器学习分析。
     
  • 关联规则算法的数据集.xlsx
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    该文件《关联规则算法的数据集.xlsx》包含了用于分析商品之间关联关系的大量交易数据记录，适用于市场篮子分析和推荐系统。 数据挖掘关联规则算法的数据集主要用于识别不同变量之间的关系模式，并从中提取有价值的信息。这些算法在市场篮分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。通过研究这类数据集，研究人员可以更好地理解消费者行为，优化产品组合策略等。
     
  • 超市商品列表数据集（包含27555种商品信息）.csv
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    该数据集包含了27555种商品的详细信息，适用于市场分析、销售预测和库存管理等领域。格式为CSV文件，便于导入各种数据分析软件中使用。 该数据集包含10个简单的属性描述如下：index-简单索引；produc-产品名称；category-产品分类的类别；sub_category -产品的子类别；brand -产品品牌；sale_price -网站上销售产品的价格；market_price-产品的市场价格；type-产品所属的类型；rating -产品从消费者那里获得的评级；description-数据集描述。
     
  • 数据集中的关联规则数据分析挖掘
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    本研究专注于探索数据集中隐藏的模式和关系，通过运用先进的关联规则分析与数据挖掘技术，揭示变量间深层次联系，为决策提供有力支持。 这是两个关于关联规则挖掘的合成数据集，每个数据集包含大约10万条记录，适用于进行关联规则分析。
     
  • 电影数据集中关联规则的挖掘
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    本研究聚焦于从大量电影数据中提取有价值的关联模式，利用先进的数据挖掘技术，为用户提供个性化推荐服务及行业趋势分析。 关联规则挖掘在生活中有很多应用场景，不仅包括商品的捆绑销售，在挑选演员决策上也能通过关联规则挖掘分析出某个导演选择演员的倾向。虽然Apriori算法是十大经典数据挖掘算法之一，但在sklearn工具包中并没有提供该算法的支持，并且也没有FP-Growth算法。这里教你如何在Python环境中找到合适的工具包：你可以访问https://pypi.org/ 进行搜索和筛选。 这个网站提供了大量的Python语言的第三方库资源，在这些可用的Apriori工具包里，我推荐使用第二个工具包——efficient-apriori，并会在后续内容中解释为何选择它。
     
  • Apriori.rar_关联规则_Apriori关联规则挖掘_关联规则算法
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    本资源提供Apriori算法用于数据挖掘中的关联规则分析，适用于研究和学习关联规则与市场篮子模型的应用。 关联规则挖掘是一种数据分析方法，Apriori算法是其中一种常用的算法。这里可以包括对Apriori算法的测试以验证其性能和效果。
     
  • 商品销售数据集的关联规则分析
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    本研究利用商品销售数据集进行关联规则分析，旨在发现不同商品之间的购买关联性，为零售业提供优化库存和促销策略的数据支持。 关联规则商品销售数据集包含一个商店的商品销售记录，用于数据挖掘与机器学习分析。
     
  • 数据集与代码：探索数据挖掘中的关联规则
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    本资料集包含丰富的数据和Python代码，旨在深入探讨数据挖掘领域内的关联规则理论及其应用实践。适合研究与学习使用。 使用两种算法进行数据挖掘关联规则的分析：第一种是利用Python自带库函数，根据顾客的实际购买行为数据（值为1表示购买了该商品；值为0表示没有购买），来分析顾客在网络购物中同时购买图书、运动鞋、耳机、DVD和果汁这五类商品时是否存在相关性。第二种方法则是通过自定义算法判断这些商品之间的关联性和频繁项集。
     
  • Python中Apriori关联规则分析的实现（附带数据集）
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    本文介绍了如何使用Python编程语言实现Apriori算法进行关联规则分析，并提供了相关数据集用于实践。适合对数据分析和机器学习感兴趣的读者参考学习。 Apriori关联性分析的Python实现（包含数据集），结构清晰易懂。
     
  • 中医证型关联规则的数据挖掘(含数据及代码)-06
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    本项目利用数据挖掘技术探索中医证型间的关联规则，并提供相关数据集和源代码。适合深入研究中医诊断系统和模式识别的研究人员参考使用。 目标： 1. 借助三阴乳腺癌的病理信息来挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系。 2. 提供截断治疗依据。 数据挖掘技术在医疗健康领域的应用日益广泛，特别是在中医领域，能够帮助医生通过分析大量的患者临床信息，揭示症状和证型之间潜在的关系。这一过程不仅有助于更精确地诊断和治疗疾病，在疾病的早期阶段预测其发展趋势，并采取有效的干预措施也至关重要。 本案例关注的是使用数据挖掘技术来研究乳腺癌患者的中医证型关联规则。作为女性高发的恶性肿瘤之一，乳腺癌的早期发现与治疗对于提高患者生存率及生活质量尤为重要。通过分析病理信息和症状数据，可以揭示不同症状之间的内在联系，并为临床实践提供科学依据。 在进行数据分析时，首先需要收集并预处理大量数据集以确保其质量和准确性。接下来会应用关联规则挖掘算法等方法来识别不同的症状与证型之间存在的关系模式。这些算法能从大规模的数据集中找出满足特定支持度和置信度的强关联规则，帮助研究人员理解症状间的相互作用。 在研究中使用了Python编程语言及其数据科学库pandas来进行数据分析工作。通过该工具可以轻松地清洗、转换以及分析复杂的数据集，并为后续统计分析奠定基础。此外还应用了一些经典的算法如Apriori和FP-Growth来处理大型数据库并提取强关联规则，以便更好地理解疾病发展过程中的变化趋势。 在获得中医证型的关联规则之后，研究人员将深入探讨其在整个病情发展阶段的作用，并尝试构建一套有效的治疗指导方案以实现截断治疗的目标。通过这些分析结果医生可以更加准确地判断患者情况，并制定个性化的治疗方法来提高疗效和生存机会。 技术实施方面主要包括数据收集与预处理、算法应用以及评估解释等步骤，最终将挖掘出的规则应用于临床实践中。随着医疗领域对数据分析需求的增长，类似的数据挖掘方法将会在未来的健康护理中发挥更大作用，为医生及患者带来更多好处。