快手平台化妆品商品退货风险等级评估数据

本数据集提供每个商品每日的动态退货风险评级，用于质量监控与风险预警。1.风险预警：当某商品风险等级从“低”跳变到“高”时，立即排查供应商批次问题、详情页误导、物流破损等原因，启动应急预案。2.商品优化：持续处于“高风险”的商品，考虑下架或更换供应商；分析退货原因，优化商品描述或包装。3.运营决策：在促销活动前，过滤高风险商品，避免退货率飙升影响利润。对外可为电商平台质量监控系统提供动态风险指标，支持自动化风控。一、加工前数据说明：原始数据包含销售订单表：订单号、下单日期、商品ID、商品数量、订单状态；售后订单表：售后单号、关联订单号、商品ID、售后状态。时间范围为2025年11月-2026年4月。 二、处理规则说明 1. 数据清洗：销售订单表：筛选订单状态为“交易成功”的有效订单；售后订单表：筛选售后状态为“售后成功”且售后类型为“退货退款”的记录。 2. 商品分类：基于商品名称关键词匹配 彩妆类：气垫、粉底、粉膏、粉霜、睫毛膏、眼线笔、唇蜜、腮红、定妆、隔离、遮瑕等 清洁类：卸妆、洗面、清洁等 护肤类：精华、水、乳、霜、面霜、眼霜、防晒等 工具类：眉刷、粉扑、美妆蛋等 3.关联原订单日期：通过售后订单表中的“关联订单号”匹配销售订单表中的“订单号”，得到每笔退货对应的原订单下单日期（用于后续滚动统计）。 4.生成商品日基础数据：以“下单日期 + 商品ID”为唯一键，从销售订单表聚合得到：当日销量（件） = SUM(商品数量)；从售后订单表（已关联原订单日期）聚合得到：当日退货订单数（件） = 按原订单日期和商品ID统计退货订单数（同一订单退多件商品只计1次） 5.滚动计算过去30天指标：对于每个商品和每个日期，统计过去30天内（含当天）的下单数据：（1）过去30天总销量（件） = 该商品在过去30天内当日销量之和；（2）过去30天退货订单数（件） = 该商品在过去30天内下单的订单中，发生退货的订单数量（按关联订单号去重）；（3）过去30天退货率（%） = 过去30天退货订单数 / 过去30天总销量 × 100%（若总销量为0则退货率为0）。 6.计算全局统计量：基于所有商品、所有日期的“过去30天退货率”，计算（1）全局退货率均值（μ） = AVERAGE(过去30天退货率)；（2）全局退货率标准差（σ） = STDEV.P(过去30天退货率)。 7.风险等级划分：根据每个商品每日的“过去30天退货率”与全局μ、σ的比较：（1）退货率 > μ + 1.5σ划分为“高”，退货率 < μ - 0.5σ划分为“低”，其他情况为“中”。 三、数据内容描述：加工后得到商品每日退货风险数据集，每条记录包含商品在特定日期的当日销量、当日退货订单数、过去30天汇总指标、全局退货率统计参数及动态风险等级。数据集可用于商品质量监控、退货风险预警及供应链优化。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为快手平台化妆品商品提供每日动态退货风险等级评估，覆盖彩妆、护肤、清洁和工具类商品。通过清洗销售与售后订单数据，计算每件商品过去30天的退货率，并结合全局退货率均值与标准差划分低、中、高风险等级。数据每日更新，共1047条记录，可用于商品质量监控、退货风险预警及供应链优化。