Apriori关联分析案例——购物车的关联分析

项目介绍

本项目提供了一个关于购物车关联分析的资源文件，主要内容是使用Apriori算法对购物车数据进行关联分析。通过该分析，可以了解顾客在购物时经常同时购买的商品组合，从而为商家提供优化商品摆放和促销策略的建议。

资源文件内容

1. 数据集：
   • GoodsOrder.csv：包含购物车数据的CSV文件，记录了顾客购买的商品信息。
   • GoodsTypes.csv：包含商品分类信息的CSV文件，记录了每个商品所属的类别。
2. 代码文件：
   • 提供了使用Python实现的Apriori算法代码，用于对购物车数据进行关联分析。

使用方法

1. 数据预处理：
   • 使用Python读取GoodsOrder.csv和GoodsTypes.csv文件，进行数据清洗和格式转换，使其满足Apriori算法的要求。
2. Apriori算法实现：
   • 运行提供的Python代码，设置最小支持度和最小置信度参数，进行关联分析。
3. 结果分析：
   • 根据算法输出的关联规则，分析商品之间的关联关系，并提出相应的销售策略建议。

参考资料

• 本项目的实现参考了CSDN博客上的相关文章，详细介绍了Apriori算法的原理和应用。

注意事项

• 在使用本资源文件时，请确保Python环境已配置好，并安装了必要的依赖库。
• 数据集和代码文件仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。

贡献

欢迎对本项目提出改进建议或贡献代码，共同完善购物车关联分析的实现。

下载链接

Apriori关联分析案例购物车的关联分析分享