Olist E-Commerce 巴西电子商务数据

#### 背景描述
这是在Olist商店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 万个订单的信息。该数据从多个维度查看订单：从订单状态，价格，付款和运费绩效到客户位置，产品属性以及客户撰写的最终评论。

这是真实的商业数据，已被匿名化，评论文本中对公司和合作伙伴的引用已被替换为权力的游戏中房子的名称。
#### 数据说明
该数据集包含9个文件：

olist_customers_dataset.csv
此数据集包含有关客户及其位置的信息。 使用它来识别订单数据集中的唯一客户并查找订单交货地点。
在我们的系统中，每个订单都分配给一个唯一的customer_id。 这意味着同一个客户将获得不同订单的不同ID。 在数据集上拥有customer_unique_id的目的是允许您识别在商店进行回购的客户。 否则，您会发现每个订单都有不同的客户关联。

olist_geolocation_dataset.csv
此数据集包含巴西邮政编码及其纬度/经度坐标信息。 用它来绘制地图并找出卖家和顾客之间的距离。

olist_Order Items Dataset.csv
此数据集包括有关每个订单中购买的商品的数据。

olist_Payments Dataset.csv
此数据集包含有关订单付款选项的数据。

olist_Order Reviews Dataset.csv
该数据集包括有关客户所做评论的数据。

olist_Order Dataset.csv
这是核心数据集。 您可以从每个订单中找到所有其他信息。

olist_Products Dataset.csv
该数据集包括有关Olist销售的产品的数据

olist_Sellers Dataset.csv
该数据集包括有关在Olist完成订单的卖家的数据。 使用它来查找卖家位置并确定哪个卖家完成了每个产品的出售。

product_Category Name Translation.csv
将商品名从葡萄牙语翻译为英语
#### 数据来源
Olist
#### 问题描述
NLP：
该数据集提供了一个至高无上的环境，可以通过其多个维度解析出评论文本。

Clustering:
有些客户没有写评论。但是，他们为什么快乐或生气呢？

销售预测：
通过购买日期信息，您将能够预测未来的销售情况。

交付性能：
您还可以解决交付绩效问题，并找到优化交付时间的方法。