城市外卖订单与天气交通数据分析数据集CityFoodDelivery-WeatherTrafficDataAnalysis-minhnguyen94
数据来源：互联网公开数据
标签：外卖订单, 天气数据, 交通流量, 时间序列分析, 城市物流, 数据挖掘, 机器学习, 订单预测
数据概述：
该数据集包含来自特定城市的外卖订单数据以及相关的天气和交通信息，旨在为城市物流、订单预测等研究提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年，涵盖了全年数据。
地理范围：数据覆盖特定城市，具体城市信息未明确，通过“city”字段进行区分。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了外卖订单、天气（日、小时级别）、交通流量以及日期等多个维度的数据。主要数据项包括订单状态、骑手信息、距离、价格、费用、天气指标（温度、湿度、降雨量、风速等）和交通流量等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如data.csv、data_supply3.csv、daytime.csv、traffic.csv、weather-daily.csv、weather-hourly.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开渠道，经过整理和结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于城市物流、订单预测、天气对订单影响、交通对订单影响等相关领域的研究和应用。
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：适用于城市物流、交通管理、气象学与经济学交叉领域的学术研究，如外卖订单预测、天气对订单量的影响分析、交通拥堵对外卖配送效率的影响等。
行业应用：可以为外卖平台、物流公司、城市规划部门等提供数据支持，特别是在优化配送策略、预测订单需求、改善交通管理等方面。
决策支持：支持外卖平台制定更精准的营销策略、优化资源配置，以及城市规划部门进行交通流量管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解城市物流、天气、交通等多因素之间的复杂关系。
此数据集特别适合用于探索外卖订单量与天气、交通流量之间的关联关系，帮助用户实现更精准的订单预测、更高效的资源调度和更优化的决策制定。
