餐饮外卖配送时长预测数据集FoodDeliveryTimePredictionDataset-amoghnrao
数据来源：互联网公开数据
标签：外卖, 配送, 预测, 交通, 餐饮, 数据分析, 机器学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自餐饮外卖平台的数据，记录了订单配送过程中的关键信息，用于分析和预测配送时长。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了订单的配送相关信息，包含订单日期及时间。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从经纬度信息推测可能为城市区域。
数据维度：数据集包含多个维度，包括订单ID、配送员ID、配送员年龄、配送员评分、餐厅经纬度、配送地点经纬度、订单日期、下单时间、取餐时间、天气状况、道路交通密度、车辆状况、订单类型、车辆类型、多单配送情况、节日信息、城市以及配送时长（Time_taken）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理。
该数据集适合用于配送时长预测、交通流量分析、天气对配送的影响等研究。
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：适用于交通运输、物流管理等领域的研究，如配送效率优化、路径规划、影响配送时长的因素分析等。
行业应用：可以为餐饮外卖平台提供数据支持，特别是在优化配送流程、预测订单到达时间、提升用户体验等方面。
决策支持：支持外卖平台进行运力调度、资源分配和定价策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解外卖配送流程。
此数据集特别适合用于探索影响配送时长的关键因素，建立预测模型，从而优化配送效率和用户体验。
