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该数据集文件名为“商品购物篮数据集.7z”。

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简介：
上次提供的资源仅包含两个季度的购物篮数据，而非涵盖两年的信息，现对此进行更正并重新上传本资源。productList指的是商品的详细订单信息，而productAttribute则记录了商品的相关属性。brandList则对应于品牌的详细信息，brandAttribute则存储了品牌相关的属性。 两个销售文件已经完成了预处理，其中包含了两季度的购物篮数据，可用于支持关联分析相关算法的学习和应用。

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  • 购物篮商品数据集.7z
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    《购物篮商品数据集》包含大量消费者的购物记录，以压缩文件形式提供，方便研究市场行为、顾客偏好及推荐系统开发。 上次上传的资源是两个季度的购物篮信息，而非两年的信息，现对此进行更正并重新上传该资源。其中，productList包含商品详单，而productAttribute则包括商品相关属性；brandList列出品牌详单，brandAttribute涵盖品牌相关属性。此外，还有两个sale文件包含了经过预处理后的两季度的购物篮数据，这些数据可用于关联分析算法的学习。
     
  • 商品购物篮数据集的数据挖掘分析
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    本研究聚焦于商品购物篮数据集中的模式和关联规则挖掘，通过数据分析揭示消费者购买行为特征及其影响因素。 productList包含商品的详单信息，而productAttribute则包含了与这些商品相关的属性数据。brandList提供了品牌的详细列表，brandAttribute则是品牌的相关属性描述。此外还有两个预处理好的销售文件（sale），分别对应两年的购物记录数据，可用于学习关联分析算法。
     
  • 购物篮数据分析集
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    购物篮数据分析集包含大量消费者购买行为数据，通过分析不同商品间的关联规则和频繁项集，旨在帮助企业优化库存管理和推荐系统。 关联规则算法在购物篮数据集中的应用。
     
  • 某超市八月购物篮数据集
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    该数据集收录了某超市八月期间顾客购买商品的信息，涵盖各类日常消费品，旨在研究消费者的购物行为及偏好。 经过一个星期的努力整理，我终于完成了某超市八月份的销售购物篮数据集。该数据集中第一列包含小票号、柜员机号及收银员号的信息，其余部分则是各类物品分类项目，适用于Clementine软件进行关联分析。但由于类别较多，目前还无法从中挖掘出排斥商品的相关规则。
     
  • Amazon商品共购买 数据集
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    Amazon商品共购买数据集包含用户在亚马逊网站上一同购买的商品信息，有助于分析消费者行为和优化产品推荐。 Amazon product co-purchasing dataset 是一个从亚马逊网站上抓取的包含548,552个商品的信息数据集，涵盖的商品类型包括书籍、音乐CD、DVD和录影带等。每个商品的数据项包含标题、销售排名、共同推销的商品信息以及分类介绍等内容，并且还包括了用户评论的相关细节（如时间戳、客户评价、评级及投票情况）。该数据集的采集工作是在2006年夏天完成的。
     
  • 超市商品数据集.7z档案
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    本档案包含一个详细的超市商品销售记录数据集，包括产品信息、交易详情及顾客购买行为等多维度数据。适合用于数据分析和机器学习模型训练。 超市商品数据集可以用于训练。
     
  • 唯品会口红商品数据集-数据集
    优质
    本数据集包含唯品会上各类口红的商品信息，包括品牌、颜色、销量等详细属性，旨在为用户推荐和商家分析提供支持。 唯品会口红类商品数据集包含以下字段：商品标题、标题链接、图片链接、图片1、价格标识、折扣后价格、原价格、折扣、关键词。数据存储在文件“唯品会口红数据.csv”中。
     
  • 电子商务用户的购物流行为数据集
    优质
    本数据集收录了电子商务平台用户购物的行为记录，涵盖浏览、搜索、购买等多个环节，旨在为研究用户提供详实的数据支持。 电商用户购买行为数据集通常用于研究和分析消费者在电子商务平台上的购物习惯模式。这些数据集包含了用户的个人信息、浏览记录、购买历史以及购物车中的商品情况等内容，是电商领域数据分析与机器学习应用的重要基础资源。通过对这些数据的深入分析，商家能够更好地理解目标客户群体的需求，并优化营销策略以提升用户满意度和转化率。 具体到本数据集中，最重要的文件之一可能是user_action.csv。该CSV文档记录了用户的每一次点击、浏览及购买行为，包括时间戳、用户ID、商品ID、类别信息、交易金额以及支付状态等关键细节。通过分析这些数据，可以揭示出用户的购物习惯和偏好，并预测其潜在的消费意向。 另一个文件可能是一个名为电商用户购买行为数据集.txt的文本格式文档，用于详细说明整个数据集的结构及各个字段的具体含义。例如，它会解释每个字段所代表的信息、数据的形式与范围以及采样时间等细节信息。这些资料对于正确解读和使用该数据集至关重要。 此外还有一个名为字段说明.xls的Excel文件，其功能类似于.txt文档但提供了更加直观的数据表格展示，并详细定义了每一列的具体内容。用户可以从中找到每个字段对应的中文名称、数据类型及是否为必填项等重要信息，从而帮助研究人员快速熟悉并准确使用该数据集。 总的来说，电商用户购买行为数据集是一个多维度且多层次的复合资源库。通过分析这些复杂的数据结构，企业不仅可以发现市场趋势和消费者需求，还能在产品设计、库存管理、价格策略及个性化推荐等方面获得宝贵的洞见与支持。通过对用户购物行为进行深入研究，商家能够更精准地定位目标市场，并实现精细化运营，在激烈的竞争环境中脱颖而出。
     
  • 商场购物数据库文件
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    本数据库文件收录了某大型商场的商品信息、库存情况及销售记录等数据，旨在为商家提供精准的商业分析和决策支持。 创建购物商城所需的表包括用户表、商品表、商品类型表、购物车表、订单表以及订单明细表。文件中已经包含了这些必要的表格。
     
  • 电子商务购买行为数据集
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    该数据集包含大量用户在电子商务平台上的购物记录，包括浏览、搜索、购买等行为信息，旨在研究影响消费者在线购买决策的因素。 在电商行业中，对用户购买行为的数据进行分析至关重要。这能够帮助企业理解消费者需求、优化产品推荐、提高销售效率以及提升客户满意度。这个数据集显然包含了关于电商用户购买行为的信息，可用于训练机器学习模型以预测未来趋势及构建用户行为模式。 该数据集中通常包含多个列，每个列代表一个特定的变量或特征。对于名为train.csv的数据文件，我们可以假设它是一个用于训练模型以预测某种结果（如用户是否会购买某个商品、购买的时间和频率等）的训练集。以下是一些可能存在于train.csv中的关键列及其对应的知识点： 1. **用户ID**：区分不同用户的唯一标识符，有助于跟踪单个用户的购物行为。 2. **产品ID**：表示被查看或购买的具体商品，用于分析用户对不同类型产品的偏好。 3. **购买时间**：记录交易发生的时间，可用于研究消费模式和高峰时段等信息。 4. **交易金额**：每次交易的数额，有助于计算总收入、平均订单价值等指标。 5. **浏览历史**：列出用户在下单前查看的商品列表，为推荐系统提供依据。 6. **用户行为**：包括点击、搜索和加入购物车等活动记录，揭示用户的购买意图。 7. **地理位置信息**：如IP地址或邮政编码，可用于分析地域性消费习惯。 8. **人口统计学特征**：年龄、性别及职业等个人信息，对于市场细分和个人化营销至关重要。 9. **销售渠道**：用户通过何种方式访问电商平台（例如手机应用或网页）的信息。 10. **促销活动参与情况**：记录用户的优惠券和折扣使用状况，评估其对购买决策的影响。 11. **商品评价与评论**：收集关于产品质量的反馈意见，用于改进产品质量和服务水平。 12. **购买状态**：是否成功完成交易，作为训练模型的目标变量存在其中。 通过深入分析train.csv数据集可以实现以下目标： - 构建用户画像：根据人口统计特征和消费行为描绘出用户的典型形象及偏好。 - 商品推荐系统开发：利用协同过滤或深度学习方法基于浏览历史推断相似商品的潜在需求。 - 购买预测模型建立：通过机器学习技术预测未来的购买可能性，实现精准营销策略。 - 提升转化率优化：分析从浏览到完成交易的过程，识别影响转化的关键环节并进行改进。 - 用户留存情况研究：探究用户生命周期特征，发现可能流失的客户群，并采取措施提高用户粘性。 - 评估促销活动效果：为制定更有效的市场推广策略提供数据支持和指导依据。 对train.csv中的详尽数据分析能够帮助电商企业提升运营效率并更好地满足客户需求，在激烈的市场竞争中占据有利位置。在此过程中，数据分析与挖掘技术起着核心作用，并为企业决策提供了重要的数据支撑。