本数据集来源于我单位自行产生的外贸服饰电商退供数据，数据包括SPU商品、退货订单数、可退商品数、实退商品数、滞销退货商品数、春节滞销退货商品数、未上架退货商品数、稽查异常退货商品数、质量异常退货商品数等关键数据，对外贸服饰电商退供数据进行数据清洗后，开展分析计算。通过对外贸服饰电商退供数据的对比分析，得出全类型平均退货规模、实退率、实退平均数、SPU退货集中度指数、库存滞销风险指数、异常退货风险指数、综合风险得分、是否为高风险款八个评价指标。该数据集是反映跨境电商服饰品类运营质量与供应链效率的核心数据资产。该数据集聚焦外贸服饰场景下的滞销退供、稽查异常、库存积压等典型退货类型，既体现了季节性商品周转、电商平台合规风控的业务特征，也为量化分析退货结构、识别高风险商品、评估运营瓶颈提供了细粒度实证素材。为企业优化商品策略、提升供应链韧性、降低运营损耗提供数据支撑，同时也为跨境电商服饰行业的退供治理与绩效评价研究提供了本土化案例样本，具有重要的实践价值与学术意义。

1、数据采集：整理中山市极圈贸易有限公司自行产生的外贸服饰电商退供数据，得到SPU商品、退货订单数、可退商品数、实退商品数、滞销退货商品数、春节滞销退货商品数等关键数据。2、数据分析：对外贸服饰电商退供数据进行分析，得出全类型平均退货规模、实退率、实退平均数、SPU退货集中度指数、库存滞销风险指数、异常退货风险指数、综合风险得分、是否为高风险款八个评价指标指标。计算公式为，全类型平均退货规模=实退商品数÷退货订单数；实退率=实退商品数÷可退商品数×100%；实退平均数=∑可退商品数/SPU商品的总数；SPU退货集中度指数=实退商品数÷实退平均数量；库存滞销风险指数=(滞销退货占比+春节滞销退供占比+未上架退货占比)×SPU退货集中度指数；异常退货风险指数=(稽查异常退货商品数占比+质量异常退货商品数占比)×SPU退货集中度指数；综合风险得分=0.3×SPU退货集中度指数+0.4×库存滞销风险指数+0.3×异常退货风险指数；当商品的综合风险得分≥ 1.0时判断为极高风险款、得分为0.6~1.0时判断为高风险款、得分为0.3~0.6时判断为中等风险款、得分<0.3时判断为低风险款。

1、企业可运用该数据集的SPU退货集中度、库存滞销风险指数等指标，精准识别高风险商品，指导滞销款清仓、新品迭代与库存调配，优化订单风控与合规稽查流程，提升退供处理效率。 2、可用于分析中山市外贸服饰产业的电商退供特征与区域竞争力，为地方政府制定跨境电商产业扶持政策、完善供应链服务体系提供参考，为电商平台、物流服务商等上下游主体提供退供治理的参考依据，助力外贸服饰行业向精细化、高效化方向发展。 3、可用于构建跨境电商服饰退供风险评价模型，探究季节性滞销、电商平台合规与库存管理对退供的影响机制，丰富跨境电商供应链管理领域的实证研究。

序号 SPU商品 退货订单数 可退商品数 实退商品数 滞销退货商品数 春节滞销退货商品数 未上架退货商品数 稽查异常退货商品数 质量异常退货商品数 全类型平均退货规模 实退率 实退平均数 SPU退货集中度指数 库存滞销风险指数 异常退货风险指数 综合风险得分 是否为高风险款 1 S230711025128 1 2 2 2 0 0 0 0 2.0 100% 26.7 0.07 0.07 0 0.05 低风险款 2 S230814001164 1 2 2 2 0 0 0 0 2.0 100% 26.7 0.07 0.07 0 0.05 低风险款 3 S230922005063 24 53 50 47 3 0 0 0 2.1 94.3% 26.7 1.87 1.87 0 1.31 极高风险款 附件下载

序号 SPU商品 退货订单数 可退商品数 实退商品数 滞销退货商品数 春节滞销退货商品数 未上架退货商品数 稽查异常退货商品数 质量异常退货商品数 全类型平均退货规模 实退率 实退平均数 SPU退货集中度指数 库存滞销风险指数 异常退货风险指数 综合风险得分 是否为高风险款