数据挖掘的老朋友——关联规则算法数据集.xlsx，真是挖关联规则的好帮手。格式干净、字段清晰，导入工具像Pandas或Excel都毫无压力。适合跑Apriori这种经典算法，想练手、做实验、写教程都挺方便的。
Apriori 算法的数据嘛，重点就是事务项集要规整，这个表格已经给你好八成了。你只需要读进去，转换成列表或DataFrame，一键喂给算法跑就行，响应也快，逻辑也直。
如果你正好在做关联规则的入门练习，或者准备课设、Demo，这个文件真挺省事的。数据量不大不小，适合本地跑也适合丢进Colab调试。
我之前在讲Apriori和FP-growth的时候也用过类似格式的数据集，效果还不错。用mlxtend的apriori模块，配合association_rules函数，输出结果一目了然。
对了，想扩展点思路？你可以看看这些：
- 关联规则数据挖掘算法 - 基础概念和原理讲得蛮清楚
- Apriori 关联规则挖掘算法 - 专门讲 Apriori，还有伪代码
- 多层关联冗余过滤数据挖掘关联规则 - 想搞复杂点可以参考这个
- 挖掘多层关联规则 - 多层结构怎么做，讲得还行
如果你是初学者，可以直接用这个数据集跑一下，理解频繁项集和置信度；如果你已经会了，那用它来优化过滤逻辑或者测试自定义算法也挺有意思。