超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-emaadnahed
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售, 市场分析, 消费者行为, 供应链, 价格, 交易, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自某超市的销售交易数据，记录了商品销售的详细信息，可用于分析销售趋势、顾客行为和盈利能力。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月5日至2019年3月25日。
地理范围：数据覆盖了三个城市，即Yangon、Naypyitaw，以及未在数据中具体标明的城市。
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”（产品线）、“Unit price”（单价）、“Quantity”（数量）、“Tax 5%”（5%的税）、“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”（评分）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales - Sheet1.csv，易于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、市场趋势预测和顾客行为研究。
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：适用于零售管理、市场营销、消费者行为等领域的学术研究，如销售预测、顾客细分、产品关联分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售策略优化、库存管理、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持零售企业进行数据驱动的决策，例如优化产品组合、调整定价策略、提升顾客满意度等。
教育和培训：作为零售管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解零售业务流程，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析销售额、利润、顾客行为、产品销售情况等，帮助用户实现提升销售额、优化运营效率、提高顾客满意度的目标。
