超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-vaishnavraju
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 顾客分析, 商品分析, 支付方式, 市场营销, 数据分析, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自不同超市的销售交易数据，记录了详细的购物信息，包括商品、顾客、支付方式和销售额等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2019年的销售情况，具体日期从1月5日到3月25日。
地理范围：数据来源于缅甸的超市，涉及仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）两个城市。
数据维度：数据集涵盖了多个关键维度，包括发票ID、门店（Branch）、城市（City）、顾客类型（Customer type）、性别（Gender）、商品类别（Product line）、单价（Unit price）、数量（Quantity）、税费（Tax 5%）、总额（Total）、日期（Date）、时间（Time）、支付方式（Payment）、销售成本（cogs）、毛利率（gross margin percentage）、毛利润（gross income）和顾客评分（Rating）。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales - Sheet1.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适用于零售行业销售数据的分析，包括顾客行为分析、商品销售分析、销售预测和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研究，如销售趋势分析、顾客细分、商品销售预测等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，特别是在销售业绩评估、库存管理、促销活动效果分析等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，优化销售策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、市场营销和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的运作模式。
此数据集特别适合用于探索销售额与商品、顾客、支付方式之间的关系，帮助用户实现销售额提升、顾客满意度提高等目标。
