包裹延迟预测数据集DelayedShipmentsPredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 运输, 延迟预测, 机器学习, 时间序列分析, 地理位置, 运营数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自物流运输场景的数据，记录了包裹运输过程中的延迟情况及相关影响因素，用于预测包裹是否会延迟送达。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2019年9月5日。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含经纬度信息，表明涉及地理位置信息。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：实际运输时间（actual_TAT）、服务水平协议（SLA）、是否为周日（is_sunday_in_between）、是否为节假日（holiday_in_between）、取件和派件的经纬度信息（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon）、运输距离（distance）、派件和取件的城市/非城市标识（drop_metro, drop_non_metro, pickup_metro, pickup_non_metro）等。此外，还包括与合作伙伴（cp_id）相关的季度和月度延迟、准时率、服务区域、平均评分等指标。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为训练集和测试集，文件命名中包含“Train”和“Test”标识，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的物流运输数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于物流延迟预测、时间序列分析和地理位置相关的预测任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于物流管理、运输优化、供应链管理等领域的研究，例如，分析影响包裹延迟的关键因素，建立延迟预测模型。
行业应用：可以为物流公司、电商平台等提供数据支持，帮助其优化运输流程、提高客户满意度，并进行风险管理。
决策支持：支持物流企业进行运输策略调整，优化资源配置，提升运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和物流管理等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解物流延迟预测问题。
此数据集特别适合用于探索影响包裹延迟的关键因素，构建预测模型，从而优化物流运营，提升客户服务水平。
