电商订单状态预测数据集E-commerceOrderStatusPrediction-blackitten13
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 订单状态, 数据预测, 时间序列, 特征工程, 机器学习, 客户行为, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户订单数据，记录了订单在不同时间点上的状态及相关特征，用于预测订单最终的完成状态。主要特征如下：
时间跨度：数据中包含时间戳信息，具体时间跨度未知，需根据数据中的日期字段进行判断。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据特征名称推测可能与不同国家或地区有关。
数据维度：数据集包含日期、各种状态的统计值、平均重量、折扣价格总和、自动付款情况、错误付款情况、以及不同区域的订单占比等特征。
数据格式：CSV格式，包括train_best_dropped.csv, train_best.csv和test_best_dropped.csv三个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于电商平台，经过了特征提取和处理，用于订单状态预测。
该数据集适合用于电商订单状态预测、客户行为分析、以及市场趋势研究。
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：适用于电商领域的用户行为分析、订单生命周期研究以及时间序列预测的学术研究。
行业应用：为电商平台提供数据支持，尤其在订单管理、风险控制、个性化推荐等方面具备实用价值。
决策支持：支持电商企业优化运营策略，提高订单完成率，改善客户体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和时间序列预测课程的实训案例，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订单状态的变化规律，预测订单的最终状态，并优化电商平台的运营效率。
