电影阿凡达2订单时效预测数据集Avatar2OrderTATPrediction-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：订单时效, 电影行业, 物流预测, 时间序列分析, 机器学习, 空间数据, 地理位置, 运输效率
数据概述：
该数据集包含与电影《阿凡达2》相关的订单数据，记录了订单的实际送达时间（TAT）以及影响订单时效的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2019年8月27日。
地理范围：数据可能覆盖特定区域或城市，由经纬度坐标和地铁/非地铁信息体现。
数据维度：包括实际送达时间（actual_TAT）、服务水平协议（SLA）、经纬度坐标（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon）、距离（distance）、地铁/非地铁信息（metro/non_metro）、合作方ID（cp_id）、延误/准时相关指标、邮编服务相关指标等。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于与电影《阿凡达2》相关的物流或订单管理系统。
该数据集适合用于订单时效预测、物流效率分析、空间数据分析和机器学习建模。
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：适用于物流管理、时间序列预测、地理空间数据分析等方面的学术研究。
行业应用：为电影行业、物流行业提供数据支持，尤其在优化订单配送、提升客户满意度、降低物流成本方面具备实用性。
决策支持：支持企业优化物流网络、改进配送策略、预测订单交付时间。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等相关课程的案例研究素材，帮助学生和研究人员深入理解订单时效预测。
此数据集特别适合用于探索订单送达时间与各种影响因素之间的关系，帮助用户实现更精准的订单时效预测，优化物流运营效率。
