物流服务时效预测数据集LogisticsServiceTimePredictionDataset-omnamahshivai
数据来源:互联网公开数据
标签:物流, 时效预测, 机器学习, 地理位置, 客户服务, 数据分析, 时间序列, 运营优化
数据概述:
该数据集包含来自物流服务平台的数据,记录了订单相关的详细信息,用于预测物流服务的时效性。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间范围,具体时间范围未在数据集中直接标明,但包含了按季度和月度统计的指标,暗示了时间序列的特性。
地理范围:数据可能覆盖多个地理区域,包含了取货地和送货地的经纬度信息,以及关于大都市和非都市区域的标识。
数据维度:数据集包含多个维度的数据,如:
SLA(服务水平协议)相关指标;
订单的时间特征(是否在周日);
取货地和送货地的经纬度信息;
距离信息;
关于大都市和非都市区域的标识;
各种客户服务中心(cp_id)的统计数据;
客户服务中心的延误和准时率(quarterly and monthly);
客户服务中心的服务区域覆盖率;
客户服务中心的平均评分、正面评分和负面评分;
特定客户服务中心的相关信息(fc),包括不同类型的医疗服务提供商。
数据格式:CSV格式,包含两个主要文件:Test_31_Sort_By_OFD_10csv和Train_31_Sort_By_OFD_90csv,方便数据分析和建模。
来源信息:数据来源于物流服务平台,已进行数据清洗和特征工程,以支持时效性预测模型的构建。
该数据集适合用于物流服务时效预测,客户服务质量评估,以及地理位置和时间因素对服务时效影响的研究。
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、供应链管理以及时间序列分析等领域的学术研究,如时效性预测模型、服务水平评估等。
行业应用:为物流行业提供数据支持,尤其在优化运输路线、预测订单交付时间、提升客户满意度等方面具备实际价值。
决策支持:支持物流企业进行运营优化、资源配置和战略决策,例如,改进服务水平协议、优化服务中心配置。
教育和培训:作为物流管理、数据分析和机器学习相关课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解物流时效性预测。
此数据集特别适合用于分析影响物流服务时效性的关键因素,构建预测模型,从而优化物流运营效率,提升客户满意度。