这是在Olist Store下订单的巴西电子商务公共数据集。该数据集包含 2016 年至 2018 年在巴西多个市场进行的 10 万份订单的信息。它的功能允许从多个维度查看订单:从订单状态、价格、付款和货运绩效到客户位置、产品属性,最后是客户撰写的评论。这是真实的商业数据,已匿名,评论文本中对公司和合作伙伴的引用已替换为《权力的游戏》大家族的名称。
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数据来源数据来自kaggle上的Olist的巴西电子商务公共数据集: Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist。该数据集是由巴西市场上最大的百货商店Olist提供。Olist将来自巴西各地的小型企业与无障碍和单一合同…
Olist的巴西电子商务公共数据集: Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist。该数据集是由巴西市场上最大的百货商店Olist提供。Olist将来自巴西各地的小型企业与无障碍和单一…
Olist巴西电商数据分析文章目录Olist巴西电商数据分析项目背景搭建数据分析架构数据分析用户维度商家维度总结前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结项目背景本项目是来自kaggle上的数据集案例,记录了巴西电商平台Olist 2016,2018的真实业务数据数据,包含以下的内容。搭建数据分析架构主要通过用户,商家,产品,销售四个维度来展开分析各项指标。使用到的工具主要有python,excel,tableau等数据
Olist巴西电商数据分析上篇指路: 文章目录Olist巴西电商数据分析项目背景搭建数据分析架构数据分析商品维度销售维度总结与建议项目背景本项目是来自kaggle上的数据集案例,记录了巴西电商平台Olist 2016,2018的真实业务数据数据,包含以下的内容。搭建数据分析架构主要通过用户,商家,产品,销售四个维度来展开分析各项指标。使用到的工具主要有python,excel,t
一、机器学习的产品数据集 Fashion-MNIST:MNIST非常适合产品分类用例,其中包含10个类别的近60,000张时尚产品的训练图像和10,000张测试图像。http...
数据集提供 2016 年至 2018 年在巴西多个市场下订单的 10 万份信息。其功能允许从多个维度查看订单:从订单状态、价格、付款和货运性
Olist适用于“想要销售更多更好的产品”和“想要吸引新客户”的每个人。 作为电子商务领域的企业,Olist是面向小型企业的在线销售平台。 在Olist的注册页面上,列出了一系列适合业务模型的店主个人资料。 重点是通过扩大市场占有率吸引更多客户。 用户满意度报告有助于解决关注的领域。 因此,Olist充当服务提供商,负责管理店主的销售流程。 Olist不拥有任何提供的产品,并且也不管理运输或库存。
商业目标
分析的目的是提取支持Olist业务目标的信息。 这些目标是:通过扩大服务范围吸引更多的店主,并通过更广泛的产品范围和更高的满意度吸引更多的最终客户。 该分析是业务案例的一部分,该业务案例正在寻求将Olist的服务扩展到还包括物流和仓储。巴西Olist(2016年8月-2018年8月)电商数据平台的数据。这里只筛选了2017-2018年的数据来进行分析。 分析该数据可以看出近两年的销售业绩,店铺的经营状况,客户的区域分布,客户的购买偏好,以改善现有的状况,提升业绩。
总结
Olist电商平台的交易金额、订单量有逐渐上升的趋势。2- 018年前8月份的交易金额已超过2017年的交易金额,预计2018年总交易金额突破1000W。
2017年11月的交易金额达到峰值是由于SP洲的san paulo这个城市的当天的订单量多,导致交易金额增加,下钻到类别名称是cama_mesa_banho、relogios_presentes、moveis_decoracao、beleza_saude这四个类别的商品购买需求增加。
巴西人民更倾向于在工作日、工作时间内去Olist购物,在10-13点、20-24点写评论的较多。
商家和用户主要聚集在SP洲最多、接着就是PR、MG、SC、RJ这四个洲。
san paulo这个城市的交易金额最多,该重点关注该城市。
Olist电商平台的好评率达到74.02%。
Look into Person(LIP)是一个新的大规模数据集,专注于人的语义理解,该数据集包含 50,000 张图像,其中包含精心设计的像素注释、19 个语义人体部位标签和具有 16 个关键点的 2D 人体姿势。带注释的 50,000 张图像是从 COCO 数据集中裁剪的人物实例,大小大于 50 * 50。从真实场景收集的图像包含以具有挑战性的姿势和视图出现的人类、严重遮挡、各种外观和低分辨率。
“十四五”地表水水质国控断面坐标位置数据,共3647点位,含所属省份,所属地区,责任省份,所属流域,所属河流(湖库),站点代码,断面代码,断面名称,经度,纬度,汇入水体,断面类型,断面属性等信息
由于小光圈和传感器尺寸,智能手机图像通常比数码单反相机具有更多的噪点。考虑到图像去噪是一个活跃的研究领域,作者提出了一个去噪图像数据集,该数据集代表来自智能手机相机的真实噪声图像,具有高质量的地面实况。该数据集与CVPR 2020一起用于NTIRE 2020 真实图像去噪挑战赛。 该数据集包含以下智能手机在不同光照条件下拍摄的 160 对噪声/真实图像: GP: Google PixelIP:
地表水水质监测系统监视和测定水体中污染物的种类、各类污染物的浓度及变化趋势,评价水质状况, 提供地表水水质历史记录