电影阿凡达2交付时效预测数据集Avatar2DeliveryTimeAnalysis-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：交付时效, 物流预测, 电影行业, 数据分析, 机器学习, 地理位置, 时间序列, 交付效率
数据概述：
该数据集包含与电影《阿凡达2》相关的交付时效数据，记录了电影交付过程中的关键指标，用于预测交付时间。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2019年8月。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了经纬度信息，可能与具体的交付地点相关。
数据维度：数据集包含多个维度，包括实际交付时间（actual_TAT）、服务水平协议（SLA）、经纬度信息（drop_lat, drop_lon, pickup_lat, pickup_lon），距离（distance），地铁/非地铁信息（drop_metro, drop_non_metro, pickup_metro, pickup_non_metro），以及与合作伙伴相关的ID和季度/月度指标（cp_id_4, cp_id_5等），如延迟率、准时率、服务邮编覆盖率、平均评分、正负面评分等。
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：数据来源于公开渠道，已进行标准化处理。
该数据集适合用于物流效率分析、交付时间预测和电影行业供应链优化等研究。
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：适用于物流管理、时间序列分析和电影行业供应链优化的学术研究，例如交付时间预测模型的构建、影响交付时效的关键因素分析等。
行业应用：可以为电影发行公司、物流公司等提供数据支持，尤其是在优化交付流程、提高交付效率、预测交付时间等方面。
决策支持：支持电影发行商和物流合作伙伴制定更有效的交付策略，优化资源配置，降低运营成本。
教育和培训：作为物流管理、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交付时效预测和相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响电影交付时间的因素，并构建预测模型，以提高交付效率和优化资源配置。
