Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
**コンテキスト**
人口の多い都市ではスーパーマーケットの成長が著しく、市場競争も激しい。このデータセットは、3つの異なる支店で3か月間記録されたスーパーマーケット会社の過去の販売データの1つである。このデータセットを使用すると、予測的データ分析手法を簡単に適用することができる。 **属性情報**
請求書ID：コンピューターで生成された販売伝票の請求書識別番号
支店：スーパーセンターの支店（A、B、Cで識別される3つの支店がある）。
都市：スーパーセンターの所在地
顧客タイプ：顧客のタイプ。会員カードを使用する顧客は「会員」、会員カードを持たない顧客は「一般」として記録される。
性別：顧客の性別
商品分類：一般的な商品分類グループ - 電子アクセサリー、ファッションアクセサリー、食品・飲料、健康・美容、ホーム・ライフスタイル、スポーツ・旅行
単価：各商品の価格（ドル）
数量：顧客が購入した商品の数
税：顧客が購入する際の5％の税額
合計：税込みの総価格
日付：購入日（2019年1月から2019年3月までの記録がある）
時間：購入時間（午前10時から午後9時）
支払い方法：顧客が購入に使用した支払い方法（現金、クレジットカード、電子ウォレットの3つの方法がある）
売上原価：商品の販売原価
粗利益率：粗利益率
粗利益：粗利益
評価：顧客の全体的なショッピング体験に対する層別化評価（1から10の尺度で）
**謝辞**
このデータセットを使用してカーネルを実行するすべての方とレビュアーの皆様に感謝いたします。 **目的**
このデータセットは、予測的データ分析の目的で使用することができます。
人口の多い都市ではスーパーマーケットの成長が著しく、市場競争も激しい。このデータセットは、3つの異なる支店で3か月間記録されたスーパーマーケット会社の過去の販売データの1つである。このデータセットを使用すると、予測的データ分析手法を簡単に適用することができる。 **属性情報**
請求書ID：コンピューターで生成された販売伝票の請求書識別番号
支店：スーパーセンターの支店（A、B、Cで識別される3つの支店がある）。
都市：スーパーセンターの所在地
顧客タイプ：顧客のタイプ。会員カードを使用する顧客は「会員」、会員カードを持たない顧客は「一般」として記録される。
性別：顧客の性別
商品分類：一般的な商品分類グループ - 電子アクセサリー、ファッションアクセサリー、食品・飲料、健康・美容、ホーム・ライフスタイル、スポーツ・旅行
単価：各商品の価格（ドル）
数量：顧客が購入した商品の数
税：顧客が購入する際の5％の税額
合計：税込みの総価格
日付：購入日（2019年1月から2019年3月までの記録がある）
時間：購入時間（午前10時から午後9時）
支払い方法：顧客が購入に使用した支払い方法（現金、クレジットカード、電子ウォレットの3つの方法がある）
売上原価：商品の販売原価
粗利益率：粗利益率
粗利益：粗利益
評価：顧客の全体的なショッピング体験に対する層別化評価（1から10の尺度で）
**謝辞**
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このデータセットは、予測的データ分析の目的で使用することができます。
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