物流配送服务时间预测数据集LogisticsDeliveryServiceTimePrediction-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 配送时间, 服务水平协议, 预测分析, 地理位置, 客户数据, 时间序列分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自物流配送服务的数据，记录了影响配送服务时间的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年9月4日，为单日数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含经纬度信息，可能涉及特定区域的配送服务。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：服务水平协议（SLA）、是否包含节假日和星期天、经纬度信息（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon）、距离（distance）、区域信息（metro, non_metro）、客户数据（cp_id系列字段，cp_delay, cp_ontime系列字段等），以及不同时间粒度的统计数据（季度和月度维度）。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于物流配送服务记录，已进行脱敏和特征工程处理。
该数据集适合用于物流配送时间预测、服务质量分析和客户行为研究。
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、运筹学、时间序列分析等领域的学术研究，如配送时间预测模型构建、服务水平影响因素分析等。
行业应用：为物流公司、电商平台等提供数据支持，特别是在优化配送路径、预测配送时间、提高客户满意度等方面。
决策支持：支持物流企业进行资源调度、运力规划、成本控制等决策，提升运营效率。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解物流运作机制，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响配送时长的关键因素，从而优化物流服务，提高运营效率。
