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基于Apriori算法的黑色星期五购物行为分析.ipynb

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简介：
本Jupyter Notebook利用Apriori算法对黑色星期五购物数据进行深入挖掘和模式识别，旨在揭示消费者购物行为中的关联规则。 基于Apriori算法的黑色星期五商品购买分析.ipynb文件主要探讨了如何利用数据挖掘技术中的Apriori算法来分析在黑色星期五这一特定购物日消费者的购买行为模式，通过该算法可以发现频繁项集，并进一步生成关联规则，帮助企业更好地理解顾客需求和优化库存管理。

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  • 基于Apriori算法的黑色星期五购物行为分析.ipynb
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    本Jupyter Notebook利用Apriori算法对黑色星期五购物数据进行深入挖掘和模式识别，旨在揭示消费者购物行为中的关联规则。 基于Apriori算法的黑色星期五商品购买分析.ipynb文件主要探讨了如何利用数据挖掘技术中的Apriori算法来分析在黑色星期五这一特定购物日消费者的购买行为模式，通过该算法可以发现频繁项集，并进一步生成关联规则，帮助企业更好地理解顾客需求和优化库存管理。
     
  • 基于Apriori算法的购物篮关联分析
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    本研究运用Apriori算法进行购物篮数据挖掘，旨在发现商品间的关联规则，为零售业提供决策支持，优化库存与营销策略。 关于购物篮问题的Apriori算法包含两个程序代码示例。
     
  • 基于Apriori算法的购物篮关联分析RAR文件
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    本RAR文件包含基于Apriori算法进行购物篮数据关联规则分析的代码和文档。通过挖掘商品间的隐藏关系，优化销售策略及推荐系统。 Apriori算法对购物篮进行关联分析-Apriori算法进行购物篮关联分析.rar 大家好，我是新来的成员。看到许多高手分享自己的程序后，我也想贡献一份力量。虽然我已经学习MATLAB一年多了，但是大部分时间都忙于数学建模，并没有深入研究程序设计的细节。如果有不足之处，请大家指正并提出宝贵的意见和建议，谢谢！这是我之前完成的一个题目，《大型超市购物篮分析》，包括详细的题目、数据、MATLAB源程序以及Apriori算法简介和流程都在压缩包里面，在这里我就不再赘述了。
     
  • 黑色星期五销售数据分析与预测
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    黑色星期五销售数据分析与预测是一份深入探讨美国年度购物狂欢日——黑色星期五的销售趋势、消费者行为以及市场动态的研究报告。通过历史数据和机器学习模型，本文旨在为零售商提供定制化策略建议，以优化库存管理和营销活动，从而提高销售额并增强客户满意度。 黑色星期五数据集分析预测
     
  • C语言与黑色星期五
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    这段简介结合C语言和黑色星期五两个看似不相关的主题较为困难，因为它们分别属于计算机编程和技术、以及商业促销领域。不过可以尝试创造一个情景来融合两者： 在黑色星期五这天，程序员小张编写了一个用C语言写的自动抢购程序，利用技术优势成功买到心仪已久的电子产品，展示了编程技能的实际应用价值。 在西方文化里，“黑色星期五”指的是任何一个月的13日恰好是周五的日子，这一天被认为带有不详之意。编写一个C语言程序来查找特定年份中是否存在“黑色星期五”，需要先定义两个二维数组：`days[2][3]`分别存放非闰年和闰年的每月13号在一年中的具体位置；另外还需要用到一个函数`IsLeap()`，用于判断给定的年份是否为闰年。根据闰年的规则，能被4整除但不能被100整除或者能被400整除的年份即为闰年。 为了计算每个月13号是当年中的第几天，在程序中定义了`DaysF()`函数来填充上述二维数组`days[]`。首先确定非闰年的总天数，然后根据每月的具体日期累加得到每一天的位置信息，并对是否为闰年做相应调整。 在主函数（main()）里，用户输入特定的年份后程序会先判断该年是普通年还是闰年；接着通过遍历一年中的12个月来计算每个月的第13天是星期几。具体来说就是从年初开始累计到当前月份为止的所有日子，并将这个总数除以7取余数，如果结果为5（表示这一天在一周中是周五），同时该日号又是13，则确定了“黑色星期五”的存在。 整个程序的逻辑核心在于对日期和周几的计算以及闰年的识别。通过这些步骤，能够准确地找出指定年份中的所有可能存在的“黑色星期五”。如果一年内没有这样的日子则会输出无黑色星期五的信息。
     
  • 黑色星期五销售数据集
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    黑色星期五销售数据集记录了特定零售商或行业在黑色星期五期间详细的交易信息，包括销售额、顾客行为分析及促销活动效果等，是研究消费者购买模式和市场趋势的重要资源。 当人们提到“黑色星期五”，通常会想到各大商店推出的特卖活动。然而，在数据科学领域，“黑色星期五”也有特定的应用场景。这里我们使用了一个名为“black friday sale”的数据集，该数据集包含了大量有关商品销售的信息，可用于市场营销、数据挖掘和机器学习等研究工作。这个数据集由Kaggle平台上的Mehak Mittal提供，记录了2012年度黑色星期五期间的购物交易详情。具体来说，数据集中包括大约54万条交易记录，每条记录包含了用户ID、性别、年龄、职业、城市类别、产品ID、产品分类、购买数量、单位价格和销售日期等信息。
     
  • 黑色星期五销售数据集探索性分析：基于Kaggle的数据研究
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    本研究利用Kaggle平台提供的黑色星期五销售数据集，进行深入的探索性数据分析，旨在揭示消费者行为模式及促销效果。 黑色星期五销售简介：该项目将分析黑色星期五的销售数据，并提供更多见解以回答以下关键业务问题。最大售出的产品是什么？哪个产品类别的销售额最高？购买者的年龄段和他们的兴趣乘积如何？买家的婚姻状况是怎样的？在销售中具有较高兴趣的是哪个性别群体？ 我挑选了相关的数据集，下面是项目的结构介绍： - 安装：使用下面的git命令随意克隆/分叉仓库。 ``` $ git clone https://github.com/mathubhalan/Black-Friday-Sales.git ``` - 文件类型： - SalesAnalysis.ipynb 是该项目代码的Jupyter笔记本格式。 - 数据文件夹包含从Kaggle下载的数据集“BlackFriday.csv”。 - 许可证文件包含了项目的通用GNU许可证。 - 结果：SalesAnalysis.html是该笔记本段落件。
     
  • Apriori算法分析
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    Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的经典数据挖掘算法，广泛应用于市场篮子分析等领域，通过寻找高频率出现的商品组合来帮助商家优化商品摆放和促销策略。 本资源由@Joe Chael提供，包含5个事务的数据库。设定最小支持度(min_sup)为60%，最小置信度(min_conf)为80%。（1）使用Apriori算法找出所有频繁项集；（2）列出两条强关联规则。详情可参考相关文献或资料。
     
  • Apriori算法分析
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    Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的经典数据挖掘方法，广泛应用于市场篮子分析等领域，通过寻找高频商品组合来帮助商家优化布局和促销策略。 数据挖掘分类算法中的Apriori算法在Python中的实现方法及完整代码详解。文章将详细介绍每一步骤，并提供完整的代码示例以便读者理解和实践该算法。
     
  • Apriori算法分析
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    简介：Apriori算法是一种经典的用于频繁项集挖掘和关联规则学习的数据挖掘方法。该算法通过迭代寻找数据集中频繁出现的商品集合，并据此生成实用的购物篮分析中的关联规则，广泛应用于市场篮分析、推荐系统等领域。 用VC++6.0运行绝对没有问题，可以观察到频繁项集以及关联规则。