物流配送服务时效预测数据集LogisticsDeliveryTimePredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 配送时效, 机器学习, 时间序列分析, 地理位置, 订单数据, 预测模型, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自物流配送服务平台的数据，记录了订单的配送时效以及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但提供了按月和季度统计的指标，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据涵盖了不同地理位置的订单信息，包括经纬度、大都市（Metro）与非都市（Non-Metro）区域。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
SLA（服务等级协议）相关信息；
订单的星期信息；
起送点和终点的位置信息（经纬度）；
配送距离；
是否在都市区域；
各种服务提供商（CP，即合作伙伴）的ID，以及按季度和月度统计的延迟、准时、服务覆盖范围、平均评分、正面评价和负面评价等指标；
与医疗相关的货运信息（fc__CURE_MEDS, fc__HEAL_MEDS, fc__HEALTHSCAPE）。
数据格式：CSV格式，包含多个字段，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于物流配送服务平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于物流配送时效预测、服务质量评估以及影响因素分析。
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、时间序列预测等领域的学术研究，如配送时效影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为物流公司、电商平台等提供数据支持，特别是在优化配送策略、提升客户满意度、预测订单延迟等方面。
决策支持：支持物流企业进行服务水平协议（SLA）管理、资源配置优化以及运营效率提升。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物流配送系统的运作机制。
此数据集特别适合用于探索影响物流配送时效的关键因素，构建预测模型，优化配送效率，并提升客户服务体验。
