儿童户外产品购物篮关联规则挖掘数据

本模型通过分析同一订单内不同儿童户外产品的同时购买模式，挖掘强关联规则（例如“购买防晒帽的顾客同时购买冰袖的概率为62%”）。内部应用中，可优化货架陈列（关联品相邻摆放）、设计组合营销策略（满减满赠、套装推荐），提升捆绑销售转化率及客单价。外部应用中，关联规则可作为数据产品提供给零售商用于跨品类打包建议，为电商平台推荐算法提供先验规则以提升“猜你喜欢”准确性，为供应链选品提供组合采购依据；脱敏后的规则集还可供行业研究机构分析消费组合偏好。适用于线上线下儿童户外产品销售企业、电商平台、SaaS服务商及零售咨询机构。一、数据采集 原始数据来源于淘宝天猫平台儿童户外产品订单，包含以下字段：订单编号、订单状态（仅取“交易成功”）、宝贝总数量（件）、宝贝标题（多个产品以英文逗号“,”分隔）、收货省份。剔除包含“赠品”“兑换码”“体验课”“联系客服”“入会礼”“补差价”等关键词的非实体商品记录。 二、数据处理 1.省份筛选 统计每个省份的订单数量，选取订单量最高的前10个省份（江苏省、浙江省、广东省、山东省、上海、安徽省、四川省、北京、湖北省、河南省）进行分析。 2.产品归一化 将宝贝标题按逗号分割，提取产品名称并映射到核心品类词：防晒帽、太阳镜、墨镜、雨衣、雨鞋、冰袖、泳衣、防晒衣、书包、沙滩鞋、围巾、滑雪手套、滑雪服、速干衣。未匹配的产品视为无效，同一订单内同一品类只计一次。 3.分省份购物篮构建 对每个省份，将每个订单中的有效品类构成一个购物篮（事务），过滤掉只包含一种品类的订单（即无跨品类行为）。 4.关联规则挖掘 对每个省份独立使用 FP-Growth 算法，设置最小支持度 = 0.0001，最小置信度 = 0.01，生成关联规则。仅保留后项为单个品类的规则，计算支持度、置信度、提升度。 5.规则合并 将各省份生成的规则合并，每条规则标注所属省份。 三、结果判定 根据提升度、支持度和置信度进行质量分级，并给出业务建议。各项指标的数值格式如下： 支持度：保留4位小数（例如 0.0005）、置信度：保留4位小数（例如 0.0500）、提升度：保留2位小数（例如 1.50）。 具体判定规则如下： 1.高价值规则： 当提升度 > 1.50，且支持度 ≥ 0.0005，且置信度 ≥ 0.0500 时，质量等级为“高价值”。 业务建议：组合套餐（前项 + 后项），建议捆绑销售或跨品类优惠券。 2.一般价值规则： 当提升度 > 1.20，且支持度 ≥ 0.0002，且置信度 ≥ 0.0200 时，质量等级为“一般价值”。 业务建议：推荐搭配（前项 搭配 后项），可在详情页相邻展示或作为搭配推荐。 3.低价值规则： 不满足上述条件时，质量等级为“低价值”。 业务建议：仅作参考，不主动推广。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于淘宝天猫平台儿童户外产品订单，运用FP-Growth算法挖掘不同品类间的关联规则，并依据支持度、置信度、提升度对规则进行质量分级，以支持捆绑销售、搭配推荐等业务决策。数据集包含省份、前项、后项、支持度、置信度、提升度等字段，共3576条规则，适用于儿童户外产品销售企业、电商平台及零售咨询机构等场景。