物流配送时间预测数据集LogisticsDeliveryTimePredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 配送时间, 预测, 时间序列分析, 地理位置, 机器学习, 客户服务, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自物流配送业务的数据，记录了影响配送时间的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从文件名推测可能来源于2019年8月。
地理范围：数据涵盖了特定区域的物流配送信息，包括经纬度信息，可能涉及城市或区域间的配送。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如实际配送时间（actual_TAT），是否周末影响（SLA-is_sunday_in_between），起止点经纬度（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon），距离（distance），以及与客户服务相关的指标如drop_metro, drop_non_metro, pickup_metro, pickup_non_metro。此外，还包含了cp_id相关的客户标识符、季度和月度客户服务表现指标（cp_delay_quarter, cp_ontime_quarter等），以及与客户反馈相关的指标（cp_avg_score_quarter, cp_pos_score_quarter等）。最后，还包括了与客户服务相关的指标，如cp_delay_month, cp_ontime_month等，以及与客户服务相关的指标。数据还包含了与客户服务相关的指标，如cp_delay_month, cp_ontime_month等。还有与客户服务相关的指标，如fc__CARE_MEDS, fc__CURE_MEDS等。
数据格式：CSV格式，包含Train和Test两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于物流配送业务，已进行标准化处理。
该数据集适合用于物流配送时间预测和影响因素分析。
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：适用于物流配送时间预测、影响因素分析、客户服务质量评估等方面的研究。
行业应用：为物流公司、电商平台提供数据支持，尤其是在优化配送路径、预测配送时间、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持物流企业进行运营策略优化、资源调配和成本控制。
教育和培训：作为物流管理、数据分析和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配送的复杂性。
此数据集特别适合用于探索影响配送时间的关键因素，构建预测模型，从而提高物流效率和客户体验。
