电商物流客户订单履约分析数据集E-commerceLogisticsCustomerOrderFulfillmentAnalysis-healthydataecom
数据来源：互联网公开数据
标签：电商物流, 订单履约, 客户体验, 供应链管理, 数据分析, 机器学习, 客户行为, 物流效率
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户订单数据，记录了订单从下单到送达的各个环节的关键信息，用于分析影响订单履约效率和客户满意度的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的订单快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的电商订单。
数据维度：包括“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”（产品成本）、“Prior_purchases”（历史购买次数）、“Product_importance”（产品重要性）、“Gender”（性别）、“Discount_offered”（折扣力度）、“Weight_in_gms”（商品重量）和“Reached.on.Time_Y.N”（是否准时送达）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Custdata.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集适用于电商物流效率分析、客户行为研究、以及订单履约预测等多种应用场景。
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、物流管理等领域的学术研究，如订单履约影响因素分析、客户满意度与物流效率的关系研究等。
行业应用：可以为电商平台、物流公司提供数据支持，特别是在优化物流流程、提升客户体验、预测订单交付时间等方面。
决策支持：支持企业进行物流策略优化、库存管理、定价策略调整等决策。
教育和培训：可作为供应链管理、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解电商物流运作机制。
此数据集特别适合用于探索影响订单准时送达的关键因素，帮助用户提升物流效率、改善客户体验，最终实现业务目标。
