"英文标题：China Textile, Apparel and Daily Commodities Retail Quality Inspection Non-conforming Records Dataset_2023
数据集概述
覆盖2023年国内纺织服装及日用品零售领域的商品质量检测不合格批次记录及问题溯源信息，核心包含不合格批次的检测维度、问题类型、溯源路径等关键指标。数据按商品品类、检测机构层级、溯源环节组织，覆盖全国主要零售渠道与商品品类，颗粒度精确至单批次、单商品、单问题点层级，支持不合格风险的多维度交叉分析。数据结构遵循质量监管领域标准，字段定义清晰，可直接用于质量问题的归因与趋势研判。该数据集是掌握国内零售端纺织服装及日用品质量状况的基础资源，质量问题直接影响消费者权益、品牌声誉和行业合规性，数据可支撑不合格问题的根因分析、风险预警及监管策略优化。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
- batch_code：批次编码，标识单批检测商品的唯一编号，覆盖生产、流通全链路
- quality_defect_type：质量缺陷类型，指检测不合格的具体问题类别（如成分不符、色牢度不达标、安全指标超限等）
- traceability_node：溯源节点，指不合格问题的具体发生环节（如原料采购、生产加工、仓储运输等）
- retail_channel_type：零售渠道类型，指商品流通的终端渠道类别（如线下商超、线上电商平台等）
- inspection_agency_level：检测机构层级，指实施质量检测的机构资质层级
- testing_item：检测项目，指针对商品开展的具体质量检测指标
适用场景
- 市场监管部门分析不合格问题的区域分布与品类特征，制定精准监管策略
- 零售企业排查供应链质量风险点，优化供应商审核与质量管控流程
- 行业协会研究零售商品质量趋势，发布质量风险预警与合规指南
- 科研机构开展质量监管效率评估，验证溯源体系的有效性
- 消费者权益保护组织识别高频质量问题，开展针对性的消费警示"
