物流时效预测数据集LogisticsDeliveryTimePrediction-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 时效预测, 机器学习, 运输管理, 数据分析, 供应链, 城市配送, 运营优化
数据概述：
该数据集包含来自物流运营的数据，记录了包裹的实际送达时间（TAT，Turnaround Time）以及影响其时效的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据文件名推测可能来自2019年8月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含经纬度信息，可能与城市配送相关。
数据维度：数据集包括多个字段，涵盖实际送达时间（actual_TAT）、是否周末影响（is_sunday_in_between）、经纬度信息（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon）、距离（distance）、区域类型（drop_metro, drop_non_metro, pickup_metro, pickup_non_metro）、合作方ID相关信息（cp_id_1, cp_id_3, cp_id_4, cp_id_5, cp_id_6, cp_id_14, cp_id_72）、合作方绩效指标（cp_delay_quarter, cp_ontime_quarter等）和货运站相关信息（fc__CARE_MEDS, fc__CU）。
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：数据来源于物流运营记录，已进行初步处理和特征工程。
该数据集适合用于物流时效预测、运输效率分析和运营优化等方面的研究。
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、供应链优化等领域的研究，如时效影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为物流公司、电商平台等提供数据支持，特别是在优化运输线路、提升配送效率、预测送达时间等方面。
决策支持：支持物流企业进行决策，例如优化资源配置、改进服务质量、提高客户满意度。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解物流运作过程，学习构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响物流时效的关键因素，构建预测模型，从而优化运输效率，提升客户体验。
