超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-kalaivanimani
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售分析, 客户行为, 商品销售, 市场营销, 财务数据, 时间序列分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售数据，记录了不同时间段内的销售交易信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2019年1月到2019年3月。
地理范围： 数据覆盖了位于缅甸仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）两城市的超市门店。
数据维度： 数据集包括“Invoice ID”（发票ID）、“Branch”（门店）、“City”（城市）、“Customer type”（客户类型）、“Gender”（性别）、“Product line”（商品类别）、“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”（销售成本）、“gross margin percentage”（毛利率）、“gross income”（毛利润）和“Rating”（评分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales - Sheet1.csv，便于数据处理和分析。
该数据集特别适合用于零售销售数据分析、客户行为分析、商品销售趋势分析和市场营销策略制定。
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等领域的研究，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：支持零售企业的决策制定，例如优化商品陈列、调整定价策略、提升客户满意度等。
教育和培训：作为商业分析、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解零售数据分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索销售额、客户行为和商品销售之间的关系，帮助用户实现销售额增长、优化运营效率等目标。
