零售商超销售数据分析数据集RetailSupermarketSalesData-jonhsmith
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, 销售预测, 数据挖掘, 商业智能, 客户分析
数据概述：
该数据集包含来自一家零售商超的销售数据，记录了不同分店的交易信息，涵盖了商品销售、客户行为、支付方式等多个方面。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：数据来源于零售商超的不同分店，具体城市包括仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）等。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票ID）、“Branch”（分店）、“City”（城市）、“Customer type”（客户类型）、“Gender”（性别）、“Product line”（商品类别）、“Unit price”（单价）、“Quantity”（数量）、“Tax 5%”（5%税额）、“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）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为small-mall-dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于零售销售数据分析、消费者行为研究、市场趋势分析和销售预测等领域。
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、市场营销等领域的学术研究，例如消费者购买行为分析、商品销售预测、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在优化商品陈列、调整定价策略、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持零售商超的运营决策，如库存管理、市场推广策略制定、门店绩效评估等。
教育和培训：作为数据分析、商业智能和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和应用。
此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素、客户购物习惯的规律以及不同商品类别的销售表现，帮助用户实现优化销售策略、提高盈利能力等目标。
