零售超市商品销售数据分析数据集RetailSupermarketSalesData-muhammadasifumar
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：
该数据集包含来自零售超市的销售数据，记录了商品销售的详细信息，包括交易、商品、客户、时间和财务等维度。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：数据覆盖了多个城市，包括仰光（Yangon）、内比都（Naypyitaw）等，推测为东南亚地区。
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）、Rating（评分）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为carscsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售销售记录，经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于零售行业销售分析、客户行为分析和市场营销策略研究。
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、客户细分、商品关联分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，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：支持企业制定更精准的定价策略、优化商品陈列、改善客户服务，从而提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、市场营销等课程的实践案例，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与商品类别、客户类型、支付方式等因素之间的关系，帮助用户优化销售策略、提升客户满意度。
