电商物流时效影响因素分析数据集E-commerceLogisticsTimelinessImpactFactors-leeeunkyung
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 物流, 供应链, 时效性, 客户服务, 机器学习, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的数据，记录了影响商品配送时效的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时间段的物流配送记录。
地理范围：数据未限定具体的地理范围，可能来自于多个地区的电商物流活动。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：ID（订单编号），Warehouse_block（仓库区域），Mode_of_Shipment（运输方式），Customer_care_calls（客服电话次数），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（优惠折扣），Weight_in_gms（商品重量），Reached.on.Time_Y.N（是否按时送达）。
数据格式：CSV格式，文件名为204_ecommerce.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台的用户行为和物流配送记录，已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于研究电商物流效率、影响因素分析和构建预测模型。
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：适用于物流管理、供应链优化、用户行为分析等领域的研究，如评估不同运输方式对时效性的影响、分析客户服务对配送时效的影响等。
行业应用：可以为电商平台、物流公司等提供数据支持，尤其是在预测订单交付时间、优化物流配送流程、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持企业进行物流策略的制定，例如针对不同商品和客户群体采取差异化的配送方案，优化库存管理等。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商物流的运作机制。
此数据集特别适合用于探索影响电商物流时效性的关键因素，帮助用户优化物流决策、提升客户满意度，以及预测订单交付时间。
