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购物篮分析数据.zip

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简介:
购物篮分析数据包含了一个或多个文件,其中存储了用于研究消费者购买行为的数据集。这些数据有助于发现商品间的关联规则和频繁项集,从而优化库存管理和个性化推荐系统。 这段文字可以这样改写:它结合了三种不同的购物篮信息,以满足关联规则分析中的数据需求,并可通过这三种数据集进行验证和实验。

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    购物篮分析数据包含了一个或多个文件,其中存储了用于研究消费者购买行为的数据集。这些数据有助于发现商品间的关联规则和频繁项集,从而优化库存管理和个性化推荐系统。 这段文字可以这样改写:它结合了三种不同的购物篮信息,以满足关联规则分析中的数据需求,并可通过这三种数据集进行验证和实验。
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    本项目《超市购物篮数据分析》旨在通过分析消费者购物行为数据,挖掘商品间的关联规则,为超市提供优化货架布局和营销策略的依据。 数据来自于《Python数据分析与挖掘实战》,用于关联规则分析。
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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。
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    本项目旨在通过收集和分析超市购物篮的数据,了解消费者购买行为模式,优化商品布局与促销策略,提升顾客满意度及销售额。 超市购物数据可用于进行数据挖掘及关联分析。
  • Tableau的
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    本课程介绍如何利用Tableau进行深入的购物篮分析,帮助理解顾客购买行为模式,优化商品组合与营销策略。 资源内包含Tableau模板源文件和详细制作步骤,有需要的小伙伴可以自行下载使用。
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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。
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    本文档分析了1997年至1998年间Foodmart公司的购物篮数据,揭示了顾客购买行为的趋势和模式。通过深入挖掘这些信息,旨在为零售商提供策略建议,以优化库存管理和促进销售增长。 从Foodmart的数据集中抽取1997年和1998年的购物篮数据。其中,sale1997.txt文件包含了1997年的购物篮数据,而sale1998.txt文件则记录了1998年的相关数据。此外,productList.txt文件列出了所有产品信息。
  • 学建模A题:大型超市
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    本题目要求对大型超市的“购物篮”数据进行深入分析,旨在通过建立数学模型来探索顾客购买行为之间的关联性与模式。 作为超市的经理,经常会关注顾客的购物习惯,并且想要了解“哪些商品组或集合通常会在一次购物过程中被一起购买”。假设你们是该超市的一名市场分析员,已经获取了最近一周内4717位顾客对999种不同商品的详细购买记录和相应价格信息。现在需要根据这些数据为经理提供一份详细的“购物篮”分析报告,并在此基础上提出一个初步的促销计划方案。