超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-prateeksharma22
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 客户分析, 商品分析, 财务分析, 市场营销, 商业智能, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自某超市的销售交易数据，记录了不同分店的销售情况。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：数据涵盖了三个分店，分别位于仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）两个城市。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票ID）、“Branch”（分店）、“City”（城市）、“Customer type”（客户类型）、“Gender”（性别）、“Product line”（商品线）、“Unit price”（单价）、“Quantity”（数量）、“Tax 5%”（税费）、“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）和“Rating”（评分）等多个字段，提供了多维度的销售信息。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales - Sheet1.csv，易于进行数据分析和处理。
数据来源于超市的销售系统，数据经过整理和清洗，保证了数据的可用性。该数据集适合用于零售行业销售数据分析、客户行为分析、商品销售分析等。
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、消费者行为分析等领域的学术研究，如销售预测、客户细分、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：支持企业制定销售策略、优化商品组合、提升客户满意度等方面的决策。
教育和培训：作为商业分析、数据挖掘、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素、不同客户类型的消费习惯以及商品销售规律，帮助用户实现销售额提升、优化库存管理、提升客户满意度等目标。
