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Groceries数据文件。

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简介：
通过对数据集中进行的提取，共获得了9835条数据记录，并包含了33个特征属性。借助Apriori等关联分析算法，系统地探寻频繁项集，进而挖掘出潜在的关联规则，这些规则主要服务于对Apriori及相关关联算法的学习和应用。

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  • 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。
     
  • Groceries数据集分析
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    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。
     
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    本工具旨在提供一种简便方法，用于将BIN格式的数据文件转换成TXT文本格式，便于查看和进一步处理。 将BIN文件数据转换成TXT文件数据，以便进行进一步的操作。
     
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