超市销售额与顾客行为分析数据集SupermarketSalesandCustomerBehavior-jack20216915
数据来源：互联网公开数据
标签：超市销售, 顾客行为, 销售数据, 市场分析, 零售业, 数据分析, 商业智能, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售记录数据，记录了顾客购物行为和销售额信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年1月5日到2019年3月9日。
地理范围：数据涵盖了缅甸的三个城市，包括Yangon、Naypyitaw和Mandalay。
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”（顾客评分）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为“supermarket_sales - Sheet1.csv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于超市销售系统，已进行结构化整理。
该数据集适合用于零售市场分析、顾客行为研究和销售预测等领域。
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：适用于零售管理、市场营销和消费者行为研究，如销售额影响因素分析、顾客购物习惯分析等。
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：支持超市管理层做出更明智的决策，如优化产品陈列、调整价格策略、改善顾客服务等。
教育和培训：作为商业分析、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。
此数据集特别适合用于探索销售额与顾客行为之间的关系，帮助用户实现销售额增长、提高顾客满意度等目标。
