超市销售交易数据分析数据集SupermarketSalesTransactionData-prijis
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 交易分析, 客户行为, 市场营销, 财务分析, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自某超市的销售交易数据，记录了详细的商品销售信息和顾客消费行为。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：数据涵盖了多个城市（Yangon, Naypyitaw, Mandalay），推测为缅甸地区。
数据维度：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”（商品类别）、“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）和“Rating”（顾客评分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为“supermarket_sales - Sheet1.csv”，易于数据分析和处理。
该数据集适合用于零售行业销售分析、客户行为研究、以及市场营销策略的制定。
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、消费行为分析等领域的研究，例如分析不同商品类别的销售表现、客户购物习惯、以及促销活动的效果等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、客户关系管理、以及定价策略等方面。
决策支持：支持企业进行销售策略的优化、市场活动的评估、以及产品组合的调整，以提升盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、市场营销、以及数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解零售行业的运作模式。
此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素、客户消费偏好，以及不同销售策略对业绩的影响，帮助用户实现销售额增长、客户满意度提升等目标。
