产品物流运输成本预测数据集ProductLogisticsTransportationCostPredictionDataset-salt202305
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 供应链, 运输成本, 机器学习, 产品运输, 数据预测, 成本分析, 货运
数据概述：
该数据集包含来自物流运输场景的数据，记录了影响产品运输成本的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球物流运输场景。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如：
ID：产品唯一标识符。
Warehouse_block：仓库区域。
Mode_of_Shipment：运输方式。
Customer_care_calls：客户服务电话次数。
Customer_rating：客户评分。
Cost_of_the_Product：产品成本。
Prior_purchases：历史购买次数。
Product_importance：产品重要性。
Gender：性别。
Discount_offered：折扣。
Weight_in_gms：产品重量(克)。
数据格式：CSV格式，包含X_train.csv, y_train.csv, X_test.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于物流运输行业相关数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于物流成本预测、运输方式优化和供应链管理等领域。
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：适用于物流运输成本预测、影响因素分析、供应链优化等方面的学术研究。
行业应用：为物流公司、电商平台等提供数据支持，尤其在运输成本控制、运输方式选择、客户服务优化等方面。
决策支持：支持企业在物流策略制定、成本控制、风险管理等方面的决策。
教育和培训：作为供应链管理、数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解物流运输中的数据应用。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索影响运输成本的关键因素，帮助用户实现成本优化、效率提升和决策支持。
