餐饮配送时间预测数据集FoodDeliveryTimePredictionDataset-ashuto7h
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮配送, 时间预测, 机器学习, 配送效率, 数据分析, 行业应用, 特征工程, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自餐饮配送平台的数据，记录了订单配送的时间信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，推测为一段时间内的订单数据。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，但可能涵盖特定城市或区域的餐饮配送服务。
数据维度：包括“ID”（订单唯一标识）和“Time_taken (min)”（配送时长，单位：分钟）两个字段。
数据格式：CSV格式，包含训练集、测试集和提交示例文件，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或数据集，用于预测餐饮配送时间。
该数据集适合用于时间序列预测、回归分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于餐饮配送效率、时间预测相关的学术研究，如配送时间影响因素分析、预测模型优化等。
行业应用：可以为餐饮配送平台提供数据支持，用于优化配送路径、提升配送效率、改善用户体验。
决策支持：支持平台运营决策，如资源调度、运力分配、定价策略等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生掌握时间序列预测和回归分析的技能。
此数据集特别适合用于探索配送时间的影响因素，构建预测模型，从而优化配送效率，提升用户满意度。
