电子商务供应链管理预测交付状态数据集-2011至2021年-codymiles
数据来源：互联网公开数据
标签：供应链管理,电子商务,交付预测,物流,机器学习,客户满意度,库存管理,资源分配
数据概述：
本数据集提供了电子商务订单的全面概述，涵盖了影响交付时间的各种因素。通过分析客户信息、产品属性、发货信息和订单特征，可以开发机器学习模型，准确预测交付是否准时或延迟。数据集包含订单相关信息、产品信息和发货及交付信息等关键要素。
数据用途概述：
该数据集适用于多种供应链管理应用场景，包括：
- 供应链优化：识别瓶颈，提高交付效率。
- 客户满意度：通过减少延迟并提供准确的交付估计，提升客户体验。
- 库存管理：基于预测的交付时间优化库存水平。
- 资源分配：有效分配资源以应对交付挑战。
关键字段定义：
- 订单相关信息：订单ID、客户详细信息、销售额数据、订单区域、价格、类别、交易类型、部门、利润、折扣、数量。
- 产品信息：产品类型、类别、尺寸、重量、发货状态。
- 发货和交付信息：发货类别、计划发货时间、仓库区域、交付评论、订单的会话和周几、交付状态（目标变量）。
数据格式：
CSV（逗号分隔值）格式
注：出于隐私考虑，某些信息（如特定邮政编码和客户姓名）可能已被屏蔽或匿名化。
通过利用本数据集，可以为更高效和可靠的供应链管理实践的发展做出贡献。
