零售商店销售数据分析数据集RetailStoreSalesDataAnalysis-sowkyaplbtechcse
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 顾客行为, 商品分析, 市场营销, 数据分析, 商业智能, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自某零售商店的销售交易记录，记录了详细的商品销售信息、顾客信息和交易时间等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2019年的销售数据，具体时间范围从1月5日到3月8日。
地理范围：数据涵盖了不同城市（Yangon, Naypyitaw等）的零售商店。
数据维度：数据集包括Invoice ID（发票ID）、Branch（分店）、City（城市）、Customer type（顾客类型）、Gender（性别）、Product line（商品种类）、Unit price（单价）、Quantity（数量）、Tax 5%（5%的税额）、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（顾客评分）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sowkyabosscsv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、顾客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：适用于零售行业销售数据分析、顾客行为分析、商品销售趋势分析等研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，尤其在销售预测、库存管理、顾客关系管理和市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业的销售决策制定，包括产品定价、促销活动、店铺选址、库存管理和供应链优化等。
教育和培训：作为零售数据分析、商业智能、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业数据分析。
此数据集特别适合用于分析销售额、毛利润、顾客消费习惯、商品销售趋势等，帮助用户优化销售策略、提升盈利能力和改善顾客体验。
