物流运输成本预测数据集LogisticsTransportationCostPrediction-natalyakolomina
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 运输成本, 成本预测, 时间序列分析, 渠道分析, 客户分析, 数据建模, 供应链管理
数据概述：
该数据集包含物流运输相关的成本预测数据，记录了不同运输渠道、客户以及时间段内的运输成本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年至2017年期间的运输成本情况。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了不同客户和运输渠道的成本数据，可能涵盖多个地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括年份（year）、发票号（invoice）、渠道（Channel）、客户ID（Customer_ID）、运输案例（Delivered_cases）、月份（Month）、运输里程（km）和成本（costs）。
数据格式：CSV格式，文件名为cost-predictions1.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的物流运输数据，经过了标准化处理。
该数据集适合用于成本预测、渠道分析和客户行为分析等领域。
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、运输经济学等领域的研究，如运输成本影响因素分析、成本预测模型构建等。
行业应用：可以为物流企业、供应链管理公司提供数据支持，尤其在运输成本控制、运输线路优化、客户盈利能力分析等方面。
决策支持：支持企业制定更合理的运输策略、优化资源配置，提高运营效率。
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运输成本的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索运输成本与不同因素之间的关系，如运输距离、运输渠道、客户类型等，从而实现成本优化和效率提升。
