超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-ahmedkhadija13
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 消费者行为, 市场分析, 商业智能, 销售预测, 客户分析, 财务分析
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售交易数据，记录了不同分店、城市、客户类型、性别、商品种类、价格、数量、日期、时间、支付方式、成本、利润率和评分等信息。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：数据覆盖了特定地区的超市，包括仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）等城市。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票编号）、“Branch”（分店）、“City”（城市）、“Customer type”（客户类型）、“Gender”（性别）、“Product line”（商品种类）、“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）、“Rating”（评分）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于零售行业的数据分析，客户行为分析，以及销售预测等应用。
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：适用于零售业、市场营销和消费者行为分析等领域的学术研究，例如客户细分、销售趋势分析、商品关联分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持企业在定价策略、商品陈列、市场营销、客户关系管理等方面的决策制定。
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方法。
此数据集特别适合用于探索销售额、利润、客户行为与商品种类之间的关系，帮助用户优化销售策略、提升盈利能力。
