货运司机与货主行为预测数据集FreightDriverandShipperBehaviorPrediction-rosefun
数据来源：互联网公开数据
标签：货运, 司机, 货主, 行为预测, 机器学习, 运费, 物流, 用户画像
数据概述：
该数据集包含货运平台的用户行为数据，记录了货主（发货方）和司机（接单方）在平台上的各种交互信息，用于分析和预测用户行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据特征命名（如“order_last_date_2weekday”）推测数据可能与时间窗口相关。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含城市ID信息，可用于分析货运线路和区域特征。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，分别记录了货主和司机的特征。
huozhu_fea：货主特征，包括货物信息、期望运费、发货地、收货地、车辆类型等。
siji_fea：司机特征，包括年龄、设备信息、接单量、运费收入、订单相关行为等。
te_siji_fea：测试集司机特征，用于模型测试。
test_huozhu_fea：测试集货主特征，用于模型测试。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。数据已进行特征工程，包含多种衍生变量，如统计量、时间特征等。
来源信息：数据来源于货运平台的用户行为记录，经过脱敏和特征处理。
该数据集适合用于用户行为分析、运费预测、推荐系统等相关研究。
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：适用于货运物流、用户行为分析、推荐系统等领域的学术研究，例如，预测司机接单意愿、货主发货偏好等。
行业应用：为货运平台、物流公司提供数据支持，尤其是在优化运力调度、提升用户粘性、精准营销等方面。
决策支持：支持货运平台进行定价策略优化、风险控制、市场预测等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为建模。
此数据集特别适合用于探索货运供需关系、用户行为模式，帮助用户实现运力优化、提升平台效率等目标。
