连锁超市零售交易数据分析数据集-burakergene
数据来源：互联网公开数据
标签：零售,超市,交易,客户,销售,财务,商品,消费,市场分析
数据概述：
本数据集包含了连锁超市的零售交易数据，记录了不同分店、不同时间段的销售情况和客户行为。数据涵盖了多个关键维度，旨在提供对超市运营和客户消费行为的深入理解。数据集包含以下字段：
- Invoice ID（发票编号）： 每笔交易的唯一标识符。
- Branch（分店）： 交易发生的分店或地点。
- City（城市）： 分店所在的城市。
- Customer Type（客户类型）： 客户是普通顾客还是新顾客。
- Gender（性别）： 客户的性别。
- Product Line（商品类别）： 购买的商品类别或类型。
- Unit Price（单价）： 商品的单价。
- Quantity（数量）： 购买的商品数量。
- Tax 5%（税费）： 交易产生的税费（总额的5%）。
- Total（总额）： 交易总额，包括税费。
- Date（日期）： 交易发生的日期。
- Time（时间）： 交易发生的时间。
- Payment（支付方式）： 使用的支付方式（例如，信用卡，现金）。
- COGS (Cost of Goods Sold，销售成本)： 销售商品的直接成本。
- Gross Margin Percentage（毛利率）： 交易的利润率。
- Gross Income（毛利润）： 交易的总利润。
- Rating（评分）： 客户对交易的满意度评分。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景，包括但不限于：
- 客户行为分析： 了解客户的购买习惯、偏好和满意度。
- 销售预测： 预测未来的销售额和收入。
- 市场细分： 根据客户类型、商品类别等进行市场细分。
- 盈利能力分析： 分析不同商品、分店和客户的盈利能力。
- 运营优化： 优化库存管理、定价策略和促销活动。
- 客户满意度分析： 评估客户满意度，识别改进空间。
- 财务分析： 用于财务报表分析，例如计算毛利润、毛利率等。
