国际货运物流成本预测数据集InternationalFreightLogisticsCostPredictionDataset-prateekagnihotri
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 货运, 成本预测, 运输, 供应链, 数据分析, 机器学习, 国际贸易
数据概述：
该数据集包含来自货运物流领域的数据，记录了国际货运的详细信息，包括货运成本、运输方式、始发地、目的地等关键要素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年，具体时间信息体现在发送时间戳字段中。
地理范围：数据涵盖了多个国家之间的货运业务，包括始发地和目的地国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如shipment_id（货运ID），send_timestamp（发送时间戳），pick_up_point（取货点），drop_off_point（送货点），source_country（始发国家），destination_country（目的地国家），freight_cost（运费），gross_weight（毛重），shipment_charges（运费附加费），shipment_mode（运输方式），shipping_company（货运公司），selected（是否选中）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_2.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的物流行业数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于物流成本预测、运输方式分析、供应链优化等研究和应用。
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：适用于物流管理、供应链管理、国际贸易等领域的学术研究，如运费预测模型、运输方式选择分析、影响运费的关键因素研究等。
行业应用：可以为物流公司、货运代理、电商平台等提供数据支持，特别是在优化运输成本、提升运输效率、制定定价策略等方面。
决策支持：支持企业在物流规划、运输决策、风险评估等方面的决策制定。
教育和培训：作为物流管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物流行业。
此数据集特别适合用于探索影响国际货运成本的关键因素，预测运费，优化运输方案，帮助用户实现成本控制和效率提升。
