超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-rajshekarreddy1
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 消费者行为, 商品分析, 市场营销, 财务分析, 消费习惯, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售交易数据，记录了不同分店的销售情况，涵盖了商品、顾客、支付方式、销售额等多个维度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月5日至2019年3月25日。
地理范围：数据覆盖了位于缅甸的多个超市分店，具体城市包括仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票编号）、“Branch”（分店）、“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%的税额）、“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）、“Rating”（顾客评分）等。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales - Sheet1.csv，方便数据分析与处理。
该数据集适用于零售行业销售分析、顾客行为研究、商品销售预测等多种应用场景。
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：适用于市场营销、消费者行为、零售管理等领域的学术研究，例如顾客购买行为分析、商品关联规则挖掘、销售预测模型构建等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在优化商品陈列、制定促销策略、改进客户服务、提升盈利能力等方面。
决策支持：支持企业在选址、库存管理、定价策略、市场推广等方面做出数据驱动的决策。
教育和培训：作为商业分析、市场营销、数据科学等课程的实践案例，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与商品种类、顾客特征、支付方式等因素之间的关系，以及分析销售趋势、评估促销活动效果，从而实现销售额的提升和运营效率的优化。
