电影阿凡达2物流时效预测数据集Avatar2LogisticsTATPrediction-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 时效预测, 机器学习, 电影, 票房, 运输, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含与电影《阿凡达2》相关的物流运输数据，记录了物流运输的时效（TAT, Turn Around Time）预测相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间可能围绕《阿凡达2》上映前后，具体时间范围为2019年8月26日。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但可能与电影发行或相关周边商品的运输有关。
数据维度：包括实际时效（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）、地区类型（metro, non_metro）、合作方ID（cp_id）、季度与月度延迟与准时率指标（cp_delay_quarter, cp_ontime_quarter, cp_delay_month, cp_ontime_month）、邮编服务相关指标（cp_pincode_served_quarter, cp_pincode_served_month）以及合作方评分相关指标（cp_avg_score_quarter, cp_pos_score_quarter, cp_neg_score_quarter, cp_avg_score_month, cp_pos_score_month, cp_neg_score_month）等。
数据格式：CSV格式，分为训练集和测试集，文件命名包含“TAT_Prediction_Avatar2_Train”和“TAT_Prediction_Avatar2_Test”。
来源信息：数据来源可能为电影发行商、物流公司或其他相关机构的内部数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于物流时效预测、运输效率分析和风险评估等领域。
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：适用于物流管理、供应链优化和预测模型相关的学术研究，如时效预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为物流行业提供数据支持，特别是在运输效率提升、成本控制和风险管理方面。
决策支持：支持电影发行方或相关行业进行物流策略制定和优化，例如预测票房收入与物流效率之间的关系。
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物流预测模型。
此数据集特别适合用于探索物流时效的影响因素，构建预测模型，并评估不同策略对时效的影响，从而优化物流效率和提升客户满意度。
