餐饮外卖用户体验与配送分析数据集FoodDeliveryUserExperienceandDeliveryAnalysisDataset-jamesluthene
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮外卖, 用户体验, 配送服务, 客户行为, 订单数据, 城市配送, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自餐饮外卖平台的用户订单数据，记录了用户在不同时间、地点订购的热食和冷食的配送情况及用户反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年3月19日至2023年9月24日。
地理范围：数据主要覆盖加拿大安大略省的多个城市，包括多伦多、奥克维尔、密西沙加等。
数据维度：数据集包括客户ID、订单日期、配送时长、预计送达时长、餐品名称、送餐地点、餐品温度（送达时）、期望温度、客户会员等级、月度会员费、地点代码、餐品数量、性别、餐品价格、数量、索赔次数、退款情况、退款客户、未解决投诉数量、退款金额、地点坐标、天气状况和用户反馈等。
数据格式：CSV格式，文件名为HotColdFood.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据可能来源于餐饮外卖平台的订单记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于研究餐饮外卖服务中的用户体验、配送效率和客户行为，也可用于构建预测模型。
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：适用于餐饮行业、物流配送、市场营销等领域的学术研究，如配送时间与用户满意度的关系、天气条件对配送的影响、会员等级对消费行为的影响等。
行业应用：可以为餐饮外卖平台提供数据支持，特别是在优化配送策略、提升用户体验、个性化推荐、市场营销策略等方面。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，如优化配送路线、调整定价策略、改进服务流程等。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、物流管理等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解餐饮外卖行业的运作机制。
此数据集特别适合用于探索影响餐饮外卖用户满意度的关键因素，帮助用户实现优化配送效率、提升用户忠诚度、制定更精准的营销策略等目标。
