超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-prashanthbreddy
数据来源：互联网公开数据
标签：超市销售, 零售分析, 销售数据, 顾客行为, 商品分析, 市场营销, 数据统计, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售数据，记录了超市的交易信息，包括商品销售、顾客行为和交易细节等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年，具体日期从1月到12月。
地理范围：数据来源于缅甸的三个城市，包括仰光（Yangon）、内比都（Naypyitaw）和曼德勒（Mandalay）。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如发票ID（Invoice ID）、分支机构（Branch）、城市（City）、客户类型（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）和评分（Rating）。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarketcsv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开渠道，为零售行业提供了宝贵的销售数据。该数据集已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于零售管理、市场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、消费者行为分析等领域的学术研究，如销售预测、顾客购买模式分析等。
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、商品优化、促销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行市场分析、销售策略制定和运营管理决策。
教育和培训：作为商业分析、数据分析、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。
此数据集特别适合用于探索销售趋势、顾客购买偏好以及影响销售额的关键因素，从而帮助用户优化经营策略，提升盈利能力。
