沃尔玛零售销售数据分析数据集WalmartRetailSalesDataAnalysis-alaxcarry
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售分析, 顾客分析, 销售额, 商品种类, 支付方式, 顾客评价, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛零售商店的销售交易数据，记录了不同时间段内商品销售的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年全年。
地理范围：数据来源于沃尔玛在缅甸的门店，包括仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）两个城市。
数据维度：数据集包含“Invoice ID”（发票编号）、“Branch”（门店）、“City”（城市）、“Customer type”（顾客类型）、“Gender”（性别）、“Product line”（商品种类）、“Unit price”（单价）、“Quantity”（数量）、“Tax 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）、“Rating”（顾客评分）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为WalmartSalesData.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于零售销售数据分析、顾客行为分析、销售预测和市场趋势研究。
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、市场营销和消费者行为分析领域的学术研究，例如销售额预测、顾客细分、商品关联分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其是在优化库存管理、改善销售策略、提升顾客满意度等方面。
决策支持：支持零售企业的经营决策，例如定价策略、促销活动设计、门店选址优化等。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、市场营销等课程的教学案例，帮助学生和研究人员实践数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索销售额与商品种类、顾客类型、支付方式等因素之间的关系，从而帮助用户优化销售策略，提升盈利能力。
