超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-abhilashakumari100
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售分析, 消费者行为, 市场营销, 商品销售, 财务分析, 数据可视化, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售交易数据，记录了商品销售的详细信息，包括交易时间、地点、商品种类、顾客类型、性别、单价、数量、总额、支付方式、成本、利润等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月至2019年3月。
地理范围：数据覆盖了位于缅甸的三个城市，包括仰光（Yangon）、内比都（Naypyitaw）和曼德勒（Mandalay）。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票ID）、“Branch”（分店）、“City”（城市）、“Customer type”（顾客类型）、“Gender”（性别）、“Product line”（商品类别）、“Unit price”（单价）、“Quantity”（数量）、“Tax 5%”（5%的税额）、“Total”（总额）、“Date”（日期）、“Time”（时间）、“Payment”（支付方式）、“cogs”（商品销售成本）、“gross margin percentage”（毛利率）、“gross income”（毛利润）和“Rating”（评分）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales.csv，易于进行数据分析和可视化。
数据来源于超市的销售记录，经过整理，可以用于分析销售趋势、顾客行为、商品销售情况以及盈利状况。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于零售行业、市场营销和消费者行为等领域的学术研究，例如销售预测、顾客细分、商品关联分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售业绩评估、市场营销策略制定、库存管理优化等方面。
决策支持：支持零售企业在产品定价、促销活动、店铺选址等方面的决策制定。
教育和培训：作为商业分析、数据科学、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索销售规律、顾客偏好，并对销售额、利润等指标进行分析，从而帮助用户优化决策，提升销售业绩。
