🛒 E-commerce датасет заказов (Olist)

Датасет содержит реальные данные бразильского маркетплейса Olist, охватывающие весь путь клиента — от оформления заказа до доставки и оценки покупки.

📊 Объем:

• ~100 000 заказов

• несколько связанных таблиц (orders, customers, products, payments, reviews)

• десятки признаков

Главная особенность — реляционная структура, позволяющая строить end-to-end аналитику.

📌 Какие данные внутри

• заказы (дата, статус, стоимость)

• клиенты (география, ID)

• товары (категории, характеристики)

• платежи (тип, сумма, рассрочка)

• доставка (сроки, задержки)

• отзывы (оценки, комментарии)

📊 Пример таблицы (orders)

🎯 Для кого этот датасет

• e-commerce проекты

• маркетплейсы

• продуктовые аналитики

• команды роста и retention

🚀 Как помогает бизнесу

1. Анализ воронки продаж
→ от просмотра до доставки

2. Рекомендательные системы
→ cross-sell / upsell

3. Оптимизация логистики
→ прогноз задержек

4. Анализ отзывов и качества сервиса
→ улучшение клиентского опыта

5. Сегментация клиентов (LTV / RFM)
→ точечный маркетинг

🧠 Задачи машинного обучения

• Tabular Classification

• Tabular Regression

• Time Series Forecasting

• Feature Extraction

🔗 Источники

URL источника данных:
https://www.kaggle.com/datasets/olistbr/brazilian-ecommerce

Источник данных:
Kaggle (Olist)

⚖️ Соотношение разделения данных

• Train: 70%

• Validation: 15%

• Test: 15%

(для задач с временной зависимостью — лучше использовать time-based split)