连锁超市销量数据集数据分析字段齐全

连锁超市的销量数据，字段挺齐全：date、store-id、product-id、category、price、quantity-sold，都在。这种结构干净、好，写 SQL、跑图都挺顺的，基本不用清洗太多。嗯，字段名也没啥奇怪的缩写，直接上手就行。

做商品销售或者想搭 BI 看趋势图，这套数据用起来还不错。你用 Python 的 pandas 或 Power BI，都能快速跑起来。尤其适合做商品热销排行、库存动态、促销效果追踪这些场景。

你要是正好在搞连锁零售相关的系统，比如 C# 的管理后台，推荐你看看这个资源：连锁超市综合管理 C#Access 版，配套上这个数据集蛮顺的。

另外如果你还想跑点机器学习，比如销量预测、商品聚类，搭配这个讲聚类数量选取的文章也不错：聚类中如何确定最佳类别数量，讲得还挺细。

如果你用帆软的 BI 工具，那这个数据也能直接导进去玩：帆软 BI 工具连接 XXX 连锁超市数据，不管是看销售波动还是门店对比，响应也快。

注意下：price 和 quantity-sold 都是数值字段，导入工具的时候要对类型敏感点，别被自动识别成字符串，不然图表跑不出来。

如果你做过数据可视化或者销售模型，那这份数据集还蛮好用的；如果你是新手，也可以拿它练手 SQL 和可视化图表，字段清晰、数据量合适。