数据里的购物车，用起来还挺有意思的，尤其是和Apriori 算法搭配起来，效果还不错。这套实战内容用的是 Python 里的mlxtend库，写法清爽，逻辑也清楚，挺适合前端开发顺手玩一波数据挖掘的。
关联规则就是那种“买了 A 也会买 B”的套路，用 A → B 表示。像超市搞促销、推荐系统啥的，背后基本都是它。你要是做前端推荐系统页面，这一块理解一下也挺有用。
Apriori 算法是经典选手，老牌稳定，逻辑也不复杂——主要就是看支持度和置信度。比如，某商品组合在总订单里出现的频率就是支持度；而有了 A 还买 B 的概率就是置信度。再加个提升度，你就能判断这组合是不是比随机强多了。
数据集用的是Online Retail.xlsx，里头有 50 多万条欧洲在线订单记录，8 个字段，包括商品、数量、单价啥的。拿来练手合适，尤其是对德国客户的购买模式，比较有代表性。
数据别偷懒，先清洗下，缺失值、异常值都要搞干净。再把数据转成transaction list的形式——也就是每笔订单是一组商品项。这步要是没做好，后面直接跑偏。
就是跑Apriori，设个最小支持度，比如0.07，先筛出频繁项集。再用association_rules()函数把置信度和提升度一算，过滤一下结果，比如你可以只看置信度大于 0.8、提升度至少 2的组合。
可视化部分也还不错，能做支持度分布图、热力图啥的。这样客户行为模式一目了然，做页面设计、商品推荐都更有底气。
mlxtend是主打库，用起来没啥坑。其他几个库像apyori、efficient-apriori也能跑，但这个项目选它主要因为稳定性和文档友好度都比较好。
代码方面挺清爽的：用pd.read_excel()读数据，apriori()跑算法，association_rules()出结果。在 Jupyter 里交互式调调参数也方便。你可以先随便跑跑，熟了再换数据试试。
如果你做前端交互，碰到推荐场景，这套逻辑了解一下有。代码不复杂，响应也快，展示层搞个图表库就能上。