咖啡销售数据集

关于数据集

此数据集包含咖啡店交易记录，包括有关销售、付款类型、购买时间和客户偏好的详细信息。
它专门针对Power BI、Tableau和Python可视化库 (Matplotlib、Seaborn、Plotly) 等工具中的数据可视化、仪表板构建和业务分析项目进行策划。

该数据集的属性涵盖一天中的时间、工作日、月份、咖啡类型和收入，为分析客户行为、销售模式和业务绩效趋势提供了坚实的基础。

数据集结构-

文件格式: CSV
列 (特征):

1. hour_of_day → 购买时间 (0-23)
2. cash_type → 付款方式 (现金/卡)
3. money → 交易金额 (当地货币)
4. coffee_name → 购买的咖啡类型 (例如拿铁、美式咖啡、热巧克力)
5. Time_of_Day → 分类购买时间 (上午、下午、晚上)
6. Weekday → 星期几 (例如，星期一，星期二，…)
7. Month_name → 购买月份 (例如，1月、2月、3月)
8. Weekdaysort → 工作日排序的数字表示 (1 = Mon，7 = Sun)
9. Monthsort → 月份排序的数字表示 (1 = Jan，12 = Dec)
10. Date → 交易日期 (年-月-日)
11. Time → 准确的交易时间 (HH:MM:SS)

潜在的数据可视化-

此数据集非常适合交互式仪表板和可视报告，例如:

📊按咖啡类型划分的销售额 (例如，最畅销的饮料)

⏰按小时划分的销售额 (高峰营业时间)

🌅按一天中的时间划分的销售额 (上午vs下午vs夜间趋势)

📅按工作日和月份划分的销售额 (季节性和每周需求模式)

💳付款方式明细 (现金与卡使用)

📈收入随时间变化趋势 (每日/每月增长分析)