物流运输时效预测数据集LogisticsDeliveryTimePredictionDataset-mentiselux
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 运输, 时效预测, 供应链管理, 机器学习, 客户服务, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自物流运输过程中的数据，记录了影响货物送达时效的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但涵盖了物流运输的多个环节。
数据维度：数据集包括了多个关键字段，如：ID（订单编号），Warehouse_block（仓库区域），Mode_of_Shipment（运输方式），Customer_care_calls（客服电话次数），Customer_rating（客户评分），Cost_of_the_Product（产品成本），Prior_purchases（历史购买次数），Product_importance（产品重要性），Gender（性别），Discount_offered（折扣力度），Weight_in_gms（产品重量），ReachedonTime_YN（是否按时送达，1代表是，0代表否）。
数据格式：CSV格式，文件名为Train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于物流时效预测、客户行为分析和供应链优化等领域。
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、供应链优化和数据挖掘等领域的学术研究，如影响送达时效的关键因素分析、客户满意度与物流时效的关系研究等。
行业应用：可以为物流企业、电商平台提供数据支持，尤其是在优化运输线路、提升客户服务质量、预测订单交付时间等方面。
决策支持：支持企业进行物流成本控制、风险评估和运营策略制定，优化供应链管理。
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运作规律和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响物流时效的因素，构建预测模型，并优化物流运输过程，最终提升客户满意度和运营效率。
