物流配送时间估算数据集PorterDeliveryTimeEstimationDataset-abdulahadscaler
数据来源：互联网公开数据
标签：物流配送，时间估算，数据集，运营管理，机器学习，数据分析，供应链，交通规划
数据概述： 该数据集包含来自物流配送平台的数据，记录了配送任务的相关信息，主要用于估算配送时间。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的配送任务，包括主要城市和部分郊区。
数据维度：数据集包括订单信息，配送员信息，配送地址，配送距离，天气状况，交通状况，配送时间等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于物流配送平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于物流配送时间估算，运营管理优化，机器学习模型训练等领域，特别是在配送时间预测，路径优化等任务中具有重要应用价值。
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：适用于物流配送时间预测，路径优化等研究，如配送时间影响因素分析，配送效率提升策略等。
行业应用：可以为物流行业提供数据支持，特别是在配送时间估算，路径规划和资源调度方面。
决策支持：支持物流配送的运营管理和策略优化，帮助商家和配送平台制定更科学的配送计划和服务策略。
教育和培训：作为物流管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物流运营，时间预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索物流配送时间的规律与趋势，帮助用户实现准确的配送时间估算，优化配送路径和资源分配，提高配送效率和客户满意度。
