Coffee_Shop_Sales|咖啡店销售数据集|数据分析数据集

该数据集包含了咖啡店的详细交易信息，包括交易ID、日期、时间、店铺编号、位置、产品类别、类型、名称、价格、月份、日期、星期和小时等属性。数据集用于分析咖啡店的销售情况，如收入和交易量的变化趋势。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Coffee_Shop_Sales

数据集描述

Power BI dashboard和报告，提供咖啡店数据集的详细分析。

属性信息

• Transaction ID: 数值型，每笔交易的唯一标识符。
• Transaction Date: 日期型，交易日期。
• Transaction Time: 时间型，交易时间。
• Store Number: 数值型，商店位置的标识符。
• Store Location: 文本型，商店位置。
• Unit Number: 数值型，商店内的单位编号。
• Product Category: 文本型，产品类别。
• Product Type: 文本型，类别内的产品类型。
• Product Name: 文本型，产品的具体名称。
• Price: 数值型，产品价格。
• Month: 数值型，交易月份。
• Day: 数值型，交易日的日期。
• Weekday: 文本型，星期几。
• Hour: 数值型，交易的小时。

发现

• 6月份的营收最高，达到$166,485.88，比2月份的最低营收$76,145.19高出118.64%。
• 6月份占营收的23.82%。
• 所有6个月的营收范围从$76,145.19到$166,485.88。
• 上午10点的交易量最高，达到18,545笔，比晚上20点的最低交易量603笔高出2,975.46%。
• 上午10点占交易量的12.44%。
• 所有15个小时的交易量范围从603到18,545。
• 数量趋势下降，导致从2023年1月1日星期日到2023年1月31日星期二减少了57.46%。
• 数量从2023年1月27日星期五开始下降，4天内下降了64.45%（5365）。
• 数量在2023年1月9日星期一至2023年1月26日星期四之间上升了924，但在2023年1月27日星期五开始急剧下降5365。
• 数量在2023年1月27日星期五至2023年1月31日星期二期间从8324下降到2959。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Coffee_Shop_Sales数据集的构建基于对一家咖啡店的销售数据进行详尽的记录与整理。该数据集涵盖了从交易ID、交易日期、交易时间到商店编号、商店位置、产品类别等多个维度，确保了数据的全面性与细致性。通过系统化的数据收集与分类，该数据集为后续的分析提供了坚实的基础。

特点

Coffee_Shop_Sales数据集的显著特点在于其高度的结构化和详尽的属性信息。数据集不仅包含了交易的基本信息，如日期、时间和价格，还深入到产品层面的分类与命名，如产品类别、产品类型和产品名称。此外，数据集还提供了时间维度上的细分，如月份、星期和小时，这为时间序列分析提供了丰富的数据支持。

使用方法

使用Coffee_Shop_Sales数据集时，用户可以通过Power BI等数据分析工具，对销售数据进行多维度的探索与分析。例如，用户可以分析不同月份的销售额变化，探究高峰交易时段，或研究产品类别与销售量的关系。此外，数据集还支持时间序列分析，帮助用户识别销售趋势和周期性变化，从而为业务决策提供数据驱动的洞察。

背景与挑战

背景概述

咖啡店销售数据集（Coffee_Shop_Sales）由NABIL SHAJAHAN创建，旨在提供对咖啡店销售数据的详细分析。该数据集涵盖了从2023年1月1日至2023年6月30日的交易记录，包括交易ID、日期、时间、店铺编号、位置、产品类别、类型、名称、价格以及交易发生的月份、日期、星期和小时等详细信息。通过这些数据，研究人员和商业分析师能够深入了解咖啡店的销售动态，特别是不同时间段的销售额和交易量的变化趋势，从而为优化销售策略提供数据支持。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临的主要挑战包括数据的时间序列分析，特别是如何准确捕捉和解释销售量和收入在不同时间段的波动。此外，数据集还需要处理不同店铺和产品类别之间的差异，以确保分析结果的普遍适用性。在应用层面，如何利用这些数据进行有效的销售预测和库存管理，以及如何通过数据可视化工具如Power BI来直观展示分析结果，也是该数据集需要解决的重要问题。

常用场景

经典使用场景

在咖啡店销售数据分析领域，Coffee_Shop_Sales数据集被广泛用于探索和预测销售趋势。通过分析交易日期、时间、产品类别和价格等变量，研究者能够识别出销售高峰时段、最受欢迎的产品以及季节性销售波动。这种分析不仅有助于优化库存管理，还能为营销策略提供数据支持，从而提升整体运营效率。

衍生相关工作

基于Coffee_Shop_Sales数据集，许多研究工作得以展开，涵盖了零售业的数据分析、消费者行为预测以及市场营销策略优化等多个领域。例如，有研究利用该数据集开发了预测模型，用以预测未来销售趋势和消费者购买行为。此外，还有工作探讨了如何利用数据分析结果优化供应链管理，提升整体运营效率。这些衍生工作不仅丰富了零售业的研究内容，也为实际应用提供了有力的技术支持。

数据集最近研究

最新研究方向

在咖啡店销售数据分析领域，Coffee_Shop_Sales数据集的最新研究方向主要集中在通过高级数据分析工具如Power BI，深入挖掘销售趋势和消费者行为模式。研究者们致力于通过时间序列分析和机器学习算法，预测未来的销售高峰和低谷，从而优化库存管理和营销策略。此外，该数据集还被用于探索不同地理位置和产品类别对销售业绩的影响，以期为咖啡店连锁提供更为精准的市场定位和运营建议。