超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-sayande01
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 顾客分析, 商品分析, 财务分析, 市场营销, 商业智能, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售交易数据，记录了顾客购物行为、商品销售情况和财务指标等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据来源于不同城市的超市门店，包括仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票编号）、“Branch”（门店）、“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%”（税费）、“Total”（总额）、“Date”（日期）、“Time”（时间）、“Payment”（支付方式）、“cogs”（销售成本）、“gross margin percentage”（毛利率）、“gross income”（毛利润）和“Rating”（顾客评分）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于零售行业销售分析、顾客行为研究、商品销售预测以及财务业绩评估。
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：适用于市场营销、消费者行为和供应链管理等领域的学术研究，如顾客细分、销售预测、商品关联分析等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，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：支持超市管理层进行数据驱动的决策，如优化商品陈列、调整价格策略、提升顾客满意度等。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售业务。
此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素、顾客消费习惯，以及不同商品类别的销售表现，从而帮助用户提升销售业绩、优化运营效率。
