电商评价采购人画像数据集

1.数据采集：从电子卖场平台采集供应商服务评价信息，具体包含采购单号、供应商名称、服务描述匹配评分、服务态度评分、发货速度评分、配送服务评分、评价时间、采购人字段信息；
2.数据处理：1）以采购人为核心维度，通过Excel数据透视表或Python的pandas库构建“采购人-评价行为-评分特征”数据链：先关联采购人ID与历史评价记录，统计其评价频率、时间分布（如工作日/周末偏好、时段集中度）；2）计算服务描述匹配评分、服务态度评分、发货速度评分、配送服务评分的各评分项的均值、标准差，形成“评分偏好标签”；3）通过采购单号关联商品类型，补充“采购人-商品类型-评价倾向”数据链：分析同一采购人在不同商品类别下的评分差异，生成“品类偏好标签”；4）最终整合形成包含供应商服务评价信息、评价行为特征、评分偏好、品类倾向的采购人画像数据集；
3.数据应用：为电商平台实现“采购人-供应商”精准匹配、供应商针对性优化品类服务提供数据支撑，提升采购匹配效率。