巴西电商订单交付时效预测数据集BrazilianE-commerceOrderDeliveryTimePrediction-mastermind69
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 订单管理, 物流, 交付时效, 机器学习, 风险预测, 时间序列, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自巴西电商平台的数据，记录了订单、客户、商品、支付等信息，用于预测订单交付时效。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据订单时间戳推断，可能涵盖一定的历史时期。
地理范围：数据主要涉及巴西电商市场，包括巴西各州和城市。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖以下核心数据项：
df_Customers.csv：客户信息，包括客户ID、邮编前缀、城市和州。
df_OrderItems.csv：订单商品信息，包括订单ID、商品ID、卖家ID、价格和运费。
df_Orders.csv：订单信息，包括订单ID、客户ID、订单状态、下单时间戳、审核时间戳、交付时间戳和预计交付日期。
df_Payments.csv：订单支付信息，包括订单ID、支付顺序、支付类型、分期付款次数和支付金额。
df_Products.csv：商品信息，包括商品ID、商品类别、重量、长度、高度和宽度。
test_order_id.csv：测试集订单ID。
sample_submission.csv：提交示例，包含订单ID和预测的交付时效标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电商平台数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于时间序列分析、机器学习建模和风险预测等任务。
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：适用于电商物流、交付时效预测、供应链管理等领域的学术研究。
行业应用：为电商平台、物流公司提供数据支持，用于优化订单管理、提高交付效率和改善客户体验。
决策支持：支持企业进行风险评估、运营优化和预测分析，从而提升决策效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响订单交付时效的因素，预测订单延迟风险，并优化物流流程，帮助用户提升运营效率。
