印度食品配送时间估计分析数据集2021
数据来源：互联网公开数据
标签：食品配送,印度,运营分析,预测模型,物流策略,时间估计,客户信息
数据概述：
本数据集包含了印度一家食品配送公司在多个州份开展的食品配送运营的详细信息。数据集旨在捕捉配送过程中的关键方面，包括涉及的地点、配送时间、效率指标和客户详情，为分析运营绩效、预测配送时间和改进物流策略提供了全面的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于配送时间预测、运营性能分析、物流策略优化等多种场景。研究人员可利用此数据进行配送时间的预测建模；配送公司可以使用数据识别和优化配送路径；物流服务商可借助数据提高配送效率。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解配送系统的运营规律和优化方法。
举例：
数据集中的每个配送记录包含唯一的标识符（ID）、配送员信息（Delivery_person_ID、Delivery_person_Age、Delivery_person_Ratings）、餐厅和配送地点的地理坐标（Restaurant_latitude, Restaurant_longitude, Delivery_location_latitude, Delivery_location_longitude）、订单时间（Order_Date、Time_Orderd、Time_Order_picked）、天气情况（Weather）、道路交通密度（Road_traffic_density）、车辆状况（Vehicle_condition）、订单类型（Type_of_order）、车辆类型（Type_of_vehicle）、是否为多单配送（multiple_deliveries）、是否为节日配送（Festival）、城市类型（City）以及配送所用时间（Time_taken）等关键信息。通过这些数据，可以深入分析和优化食品配送的各个环节。
