货物运输延误预测数据集DelayedShipmentsPredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：货物运输, 延误预测, 机器学习, 物流分析, 供应链管理, 时间序列, 地理位置, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自物流运输场景的数据，记录了货物运输相关的特征，用于预测货物是否会发生延误。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围截止到2019年9月5日，具体时间跨度未明确标示。
地理范围：数据未明确标示具体的地理范围，但包含了经纬度信息，可以用于分析运输路线和地理位置对延误的影响。
数据维度：数据集包括多个特征，例如：实际运输时间(actual_TAT)、服务水平协议(SLA)、是否在途经日(is_sunday_in_between)、是否在途经节假日(holiday_in_between)、取货和送货的经纬度信息(pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon)、运输距离(distance)、取货和送货地点是否为城市地区(metro/non_metro)、合作方ID(cp_id_4, cp_id_5, cp_id_6, cp_id_14, cp_id_72)、合作方相关的季度和月度延误和准时率数据、合作方服务邮编数量、合作方平均评分、合作方积极和消极评分等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集和测试集，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于物流运输场景，已进行结构化处理，方便直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于物流运输延误预测、时间序列分析、地理位置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、供应链优化、时间序列分析等领域的学术研究，例如研究影响货物运输延误的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：可以为物流公司、电商平台等提供数据支持，用于优化运输路线、预测运输时间、提高客户满意度，以及改进运营效率。
决策支持：支持物流企业进行风险评估，优化资源分配，提高服务水平，并帮助企业制定更有效的策略来减少运输延误。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、物流管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解货物运输延误预测，并进行模型构建和分析。
此数据集特别适合用于探索影响货物运输延误的因素，构建预测模型，优化运输效率，并提高物流服务的质量。
