物流配送时效预测数据集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, 地理信息, 配送网络, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自物流配送系统的数据，记录了配送过程中的关键指标，用于预测实际配送时效。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2019年8月29日。
地理范围：数据涵盖了配送的地理位置信息，包括经纬度坐标。
数据维度：数据集包括实际配送时效（actual_TAT）、服务水平协议（SLA）、是否为周日（is_sunday_in_between）、经纬度信息、距离、站点类型、合作伙伴ID、延迟和准时率等关键指标。
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系统，已进行数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于物流配送时效预测、服务水平评估等研究和应用。
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、时间序列分析和机器学习领域的学术研究，如配送时效预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为物流公司、电商平台提供数据支持，特别是在优化配送网络、提高服务效率和预测客户体验方面。
决策支持：支持物流企业进行运力规划、资源分配和风险管理，从而优化运营策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和物流管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物流配送过程。
此数据集特别适合用于探索影响配送时效的关键因素，并构建预测模型，以提高配送效率和客户满意度。
