金华行服务平台异常行程订单分析数据

通过对金华行服务平台的各个用户的异常订单数据进行挖掘分析，掌握不同用户在退款金额和渠道情况，有助于企业精准推送退款资讯，召回待活跃用户，提升平台的整体活跃情况和用户乘车退款体验。1、数据采集：从金华行服务平台实时采集金华行用户的退款行程订单数据；
2、数据处理：对采集的数据按照用户维度进行分类、汇总和清洗，包括去除异常数据、处理缺失值，形成可加工的数据集合；
3、数据加工：将处理后的数据进行渠道退款指数算法加工，计算合计订单数S=金华行APP订单数+金华行小程序订单数+金华行支付宝订单数；计算该用户的合计退款金额R；计算金华行APP退款指数X1=金华行APP订单数/合计订单数S*合计退款金额R*100；计算金华行小程序退款指数X2=金华行小程序订单数/合计订单数S*合计退款金额R*100；计算金华行支付宝退款指数X3=金华行支付宝订单数/合计订单数S*合计退款金额R*100；并根据渠道退款指数的大小进行降序排序获取排序值。
4、数据应用：通过图表可视化分析某一渠道的退款效能指数，指数超过200的为重点召回渠道；指数在100~200为普通召回渠道；指数在100以下的为待考虑渠道；对于渠道退款指数大于200的，可以投放退款资讯相关信息和召回活动相关信息。

搜集汇总

数据集介绍

特点

金华行服务平台异常行程订单分析数据包含998条记录，每日更新，用于分析用户退款情况，计算不同渠道的退款指数，帮助企业优化退款策略和提升用户体验。