超市销售数据分析数据集SupermarketSalesDataAnalysis-gumorettis
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 市场分析, 消费者行为, 商品分析, 财务分析, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自超市的销售交易数据，记录了不同时间段内顾客购买的商品信息、交易金额、支付方式等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据来源于特定地区的超市门店，包括仰光（Yangon）和内比都（Naypyitaw）等城市。
数据维度：数据集包括“Invoice ID”（发票编号）、“Branch”（门店）、“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%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”（顾客评分）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为supermarket_sales.csv，方便数据导入和分析。
该数据集适合用于探索超市销售规律、顾客消费习惯、商品销售表现等。
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，如销售额预测、顾客忠诚度分析、商品关联分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、促销策略制定、客户关系管理等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的市场策略，优化商品结构，提高盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、数据分析、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业数据。
此数据集特别适合用于分析不同门店的销售表现、顾客消费习惯、商品销售趋势，并帮助企业进行销售预测、制定营销策略等。
