超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-myassinechalbat
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售分析, 顾客行为, 商品销售, 支付方式, 市场营销, 运营分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自不同超市门店的销售交易数据，记录了详细的销售信息，包括商品、顾客、交易时间、支付方式等。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：数据覆盖了多个城市的超市门店，具体城市信息包括仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票ID）、“Branch”（门店）、“City”（城市）、“Customer type”（顾客类型）、“Gender”（性别）、“Product line”（商品类别）、“Unit price”（单价）、“Quantity”（数量）、“Tax 5%”（5%税费）、“Sales”（销售额）、“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）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SuperMarket.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、顾客行为研究、市场营销策略制定等。
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等领域的学术研究，如销售预测、顾客细分、商品关联分析等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其在销售业绩评估、库存管理、促销活动效果分析、顾客满意度提升等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的销售策略、优化产品组合、改善客户服务，从而提高盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、市场营销等相关课程的实训案例，帮助学生和从业者掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索销售额、顾客行为、商品类别之间的关系，帮助用户实现销售额增长、顾客满意度提升等目标。
