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Olistが提供するブラジルの電子商取引公共データセット

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Business,Retail and Shopping,NLP,Data Visualization,Exploratory Data Analysis,Multiclass Classification,E-Commerce Services,Brazil Classification

Data Structure ? 120.3M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    # オリストによるブラジルの電子商取引公開データセット ようこそ!これは、[オリストストア](http://www.olist.com)で行われた注文のブラジルの電子商取引公開データセットです。このデータセットには、2016年から2018年までブラジルの複数のマーケットプレイスで行われた10万件の注文情報が含まれています。その特徴により、注文を複数の次元から見ることができます。注文ステータス、価格、支払い、輸送の実績から、顧客の所在地、商品属性、そして最後に顧客によるレビューまでです。また、ブラジルの郵便番号と緯度/経度座標を関連付ける地理情報データセットも公開しています。 これは実際の商業データであり、匿名化されており、レビューテキスト内の企業やパートナーへの言及は、『ゲーム・オブ・スローンズ』の主要な家名に置き換えられています。 ## オリストによるマーケティングファネルと結合する [マーケティングファネルデータセット](https://www.kaggle.com/olistbr/marketing-funnel-olist/home)も公開しています。両方のデータセットを結合して、マーケティングの観点から注文を見ることができるようになりました! **結合に関する指示は、この[カーネル](https://www.kaggle.com/andresionek/joining-marketing-funnel-with-brazilian-e-commerce)に記載されています。** ## 背景 このデータセットは、ブラジルのマーケットプレイスで最大の百貨店であるオリストから提供されたものです。オリストは、ブラジル全土の中小企業を、面倒なく、単一の契約でチャネルに接続します。これらの商人は、オリストストアを通じて商品を販売し、オリストの物流パートナーを利用して直接顧客に商品を配送することができます。詳細は、当社のウェブサイトをご覧ください:[www.olist.com](https://www.olist.com) 顧客がオリストストアから商品を購入すると、売り手に注文を履行するよう通知されます。顧客が商品を受け取った後、または予定の配達日が到来すると、顧客は電子メールで満足度調査を受け取り、そこで購入体験について評価を付け、いくつかのコメントを書き留めることができます。 注意事項 1. 注文には複数の商品が含まれる場合があります。 2. 各商品は異なる売り手によって履行される場合があります。 3. 店舗やパートナーを特定するすべてのテキストは、『ゲーム・オブ・スローンズ』の主要な家名に置き換えられています。 マーケットプレイスでの商品リスティングの例 ![マーケットプレイスでの商品リスティングの例](https://i.imgur.com/JuJMns1.png) ## データスキーマ データは、理解と整理を容易にするために複数のデータセットに分割されています。使用する際には、以下のデータスキーマを参照してください: ![データスキーマ](https://i.imgur.com/HRhd2Y0.png) ## 分類済みデータセット 以前に分類済みデータセットを公開しましたが、*バージョン6*で削除しました。新しいデータスキーマで新しいデータセットとして再度公開する予定です。完成するまでの間、*バージョン5*またはそれ以前に公開されている分類済みデータセットを使用することができます。 ## インスピレーション このデータセットから得られる可能性のある結果について、いくつかのインスピレーションを紹介します。 **自然言語処理(NLP):**
    このデータセットは、レビューテキストを複数の次元から解析する最高の環境を提供します。 **クラスタリング:**
    一部の顧客はレビューを書いていません。でも、彼らが喜んでいるのか、怒っているのか、その理由は何でしょうか? **販売予測:**
    購入日情報を使えば、将来の売上を予測することができます。 **配達実績:**
    配達実績について分析し、配達時間を最適化する方法を見つけることもできます。 **商品品質:**
    顧客の不満が多い商品カテゴリを発見するのも楽しいでしょう。 **特徴量エンジニアリング:**
    この豊富なデータセットから特徴量を作成したり、外部の公開情報を追加したりしてください。 ## 謝辞 このデータセットを公開してくれたオリストに感謝します。
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