超市销售数据分析数据集-2019年1月至3月
数据来源：互联网公开数据
标签：销售数据,超市,零售,顾客行为,商品分析,时间序列,市场营销,消费习惯
数据概述：
本数据集包含了2019年1月至3月期间，某连锁超市的销售交易记录。数据涵盖了多个关键维度，旨在全面反映销售情况和顾客行为。具体字段包括：
- Invoice id（发票编号）：系统生成的销售发票唯一标识。
- Branch（分店）：超市分店，包括A、B、C三个分店。
- City（城市）：超市所在城市。
- Customer type（顾客类型）：顾客类型，分为会员（Member）和非会员（Normal）。
- Gender（性别）：顾客性别。
- Product line（商品类别）：商品的大类，包括电子配件、时尚配件、食品饮料、健康美容、家居生活、运动旅行。
- Unit price（单价）：商品单价（美元）。
- Quantity（数量）：顾客购买的商品数量。
- Tax（税费）：5%的税费。
- Total（总额）：总消费金额，包含税费。
- Date（日期）：购买日期。
- Time（时间）：购买时间（上午10点至晚上9点）。
- Payment（支付方式）：顾客使用的支付方式，包括现金、信用卡和电子钱包。
- COGS（销售成本）：商品销售成本。
- Gross margin percentage（毛利率）：毛利率。
- Gross income（毛利润）：毛利润。
- Rating（评分）：顾客对购物体验的评分（1-10分）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种商业分析场景，包括：
- 销售趋势分析：分析不同时间段、不同分店的销售额变化。
- 顾客行为分析：研究顾客购买习惯、偏好，以及不同顾客类型的消费特点。
- 商品分析：分析不同商品的销售额、毛利率，以及商品间的关联关系。
- 市场营销：评估营销活动的有效性，进行顾客细分，制定个性化营销策略。
- 预测分析：预测未来销售额，库存管理，优化供应链。
- 运营管理：优化商品陈列，调整门店布局，提高运营效率。
