超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-sunitabakshi
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 市场分析, 消费者行为, 商品分析, 财务分析, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自某超市的销售数据，记录了详细的交易信息，包括商品、顾客、销售额、时间等多个维度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年，具体日期信息详见数据集中“Date”字段。
地理范围：数据来源于特定超市的三个分店，分别位于不同的城市，包括Yangon、Naypyitaw等。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“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%”（税额）、“Total”（总额）、“Date”（日期）、“Time”（时间）、“Payment”（支付方式）、“cogs”（商品成本）、“gross margin percentage”（毛利率）、“gross income”（毛利润）、“Rating”（顾客评分）等。
数据格式：CSV格式，文件名为"supermarket_sales - Sheet1.csv"，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于该超市的销售系统，已进行结构化处理。
该数据集适合用于销售数据分析、市场趋势分析和顾客行为研究。
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，特别是在优化库存管理、提升销售业绩、制定营销策略等方面。
决策支持：支持超市管理层进行决策，例如调整商品结构、优化定价策略、改善顾客服务等。
教育和培训：作为数据分析、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解零售行业的运作模式。
此数据集特别适合用于分析销售额、利润、顾客行为以及商品销售之间的关系，帮助用户深入了解超市运营状况，并为决策提供数据支持。
