电商物流货物退货预测数据集E-commerceLogisticsReturnPredictionDataset-sheikhshakeelqureshi
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 物流, 货物退货, 预测, 机器学习, 数据分析, 客户行为, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的物流数据，记录了与货物运输和客户行为相关的信息，用于预测货物是否会被退回。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的历史数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：ID（订单编号）, Warehouse_block（仓库区域）, Mode_of_Shipment（运输方式）, Customer_care_calls（客服通话次数）, Customer_rating（客户评分）, Cost_of_the_Product（商品成本）, Prior_purchases（历史购买次数）, Product_importance（商品重要性）, Gender（性别）, Discount_offered（折扣力度）, Weight_in_gms（货物重量）, Returned（是否退货，1代表退货，0代表未退货）。
数据格式：CSV格式，文件名为EComm.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台物流系统，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于研究电商物流、客户行为分析和退货预测模型。
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：适用于供应链管理、客户行为分析等领域的学术研究，例如分析影响退货率的关键因素、构建退货预测模型等。
行业应用：为电商平台、物流公司提供数据支持，特别是在优化物流流程、降低退货成本、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持电商平台进行风险评估、库存管理和营销策略优化，例如预测退货高峰期、调整促销活动等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响货物退货的因素，构建预测模型，并为电商企业提供数据驱动的决策支持。
