物流服务质量预测数据集LogisticsServiceQualityPredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 服务质量, 预测, 时效性, 地理位置, 机器学习, 数据分析, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自物流服务运营的数据，记录了影响物流服务质量的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但从文件名推测可能为2019年8月。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含经纬度信息，暗示可能涉及特定区域的物流服务。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：SLA（服务水平协议），is_holiday_in_between（是否包含节假日），is_sunday_in_between（是否包含周日），pickup_lat（取货纬度），pickup_lon（取货经度），drop_lat（送货纬度），drop_lon（送货经度），distance（距离），drop_metro（送货是否在城市），drop_non_metro（送货是否在非城市），pickup_metro（取货是否在城市），pickup_non_metro（取货是否在非城市），cp_id_4, cp_id_5, cp_id_6, cp_id_14, cp_id_72，cp_delay_quarter（季度延迟），cp_ontime_quarter（季度准时），cp_delay_per_quarter（季度延迟百分比），cp_ontime_per_quarter（季度准时百分比），cp_pincode_served_quarter（季度服务邮编数量），cp_pincode_served_percent_quarter（季度服务邮编百分比），cp_avg_score_quarter（季度平均评分），cp_pos_score_quarter（季度正面评分），cp_neg_score_quarter（季度负面评分），cp_delay_month（月度延迟），cp_ontime_month（月度准时），cp_delay_per_month（月度延迟百分比），cp_ontime_per_month（月度准时百分比），cp_pincode_served_month（月度服务邮编数量），cp_pincode_served_percent_month（月度服务邮编百分比），cp_avg_score_month（月度平均评分），cp_pos_score_month（月度正面评分），cp_neg_score_month（月度负面评分）。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，文件名中包含版本信息。
该数据集适合用于物流服务质量预测、时效性分析、路径规划和效率优化等研究。
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、运营效率、服务质量等方面的学术研究，例如，基于地理位置和时间因素的物流时效性分析、节假日对服务水平的影响研究等。
行业应用：为物流公司、电商平台等提供数据支持，尤其是在预测订单交付时间、优化运输线路、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持物流企业制定服务水平协议、优化资源配置、改进运营策略。
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系统的运作机制和影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响物流服务质量的关键因素，并构建预测模型，以提高物流效率和客户满意度。
