找到39个数据集

标签: 运营优化

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  • 航空公司航班数据分析数据集AirlineVinodDataset-nvinodkumarreddy

    2025年4月25日   

    航空公司航班数据分析数据集AirlineVinodDataset-nvinodkumarreddy 数据来源:互联网公开数据 标签:航空业,航班数据,数据分析,时间序列,机器学习,运输管理,商业智能,运营优化 数据概述: 该数据集包含来自航空公司航班运营的数据,记录了航班的基本信息和运营情况。主要特征如下:...
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  • 飞机燃油配送系统数据集-kooaslansefat

    2025年4月25日   

    飞机燃油配送系统数据集-kooaslansefat 数据来源:互联网公开数据 标签:航空,燃油,配送,供应链,数据集,物流,运营优化,能源管理 数据概述: 该数据集包含飞机燃油配送系统相关数据,记录了燃油从供应源到飞机油箱的整个过程。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围涵盖了不同时间段的燃油配送活动。...
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  • 物流行业二元分类数据集BinaryClassificationLogisticsDataset-curiel

    2025年4月25日   

    物流行业二元分类数据集BinaryClassificationLogisticsDataset-curiel 数据来源:互联网公开数据 标签:物流业,二元分类,数据集,机器学习,数据分析,预测模型,商业智能,运营优化 数据概述: 该数据集包含来自物流行业的二元分类数据,记录了物流运营中的关键事件或状态。主要特征如下:...
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  • 物流运输质量评估数据集LogisticsQualityAssessmentDataset-alibakhtiariiii2002

    2025年4月24日   

    物流运输质量评估数据集LogisticsQualityAssessmentDataset-alibakhtiariiii2002 数据来源:互联网公开数据 标签:物流运输,质量评估,数据集,供应链管理,数据分析,机器学习,运营优化,商业智能 数据概述: 该数据集包含来自物流运输行业的数据,记录了物流运输过程中的质量评估指标。主要特征如下:...
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  • 英国航空公司预测模型数据集BritishAirwaysPredictiveModelDataset-shaikmohdmustaqim

    2025年4月24日   

    英国航空公司预测模型数据集BritishAirwaysPredictiveModelDataset-shaikmohdmustaqim 数据来源:互联网公开数据 标签:航空业,预测模型,数据集,机器学习,数据分析,商业智能,客户行为,运营优化 数据概述: 该数据集包含来自英国航空公司的运营和客户数据,记录了航班,乘客及运营相关的详细信息。主要特征如下:...
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  • 航班问题附加数据集FlightProblemAdditionalDataDataset-feldlime

    2025年4月24日   

    航班问题附加数据集FlightProblemAdditionalDataDataset-feldlime 数据来源:互联网公开数据 标签:航空业,航班延误,数据集,时间序列,机器学习,运输管理,数据分析,运营优化 数据概述: 该数据集包含来自航空公司和机场的航班运行数据,记录了航班延误,取消及相关问题的详细信息。主要特征如下:...
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  • 德里公交车运营数据集DelhiBusDataDataset-joyee19

    2025年4月24日   

    德里公交车运营数据集DelhiBusDataDataset-joyee19 数据来源:互联网公开数据 标签:公共交通,交通管理,数据集,城市交通,数据分析,机器学习,城市规划,运营优化 数据概述: 该数据集包含来自德里市公交系统的运营数据,记录了公交车的运行状态,线路信息及乘客流量等。主要特征如下:...
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  • 酒店预订与人工智能应用数据集HotelReservationsAIDataset-ngngcnh

    2025年4月24日   

    酒店预订与人工智能应用数据集HotelReservationsAIDataset-ngngcnh 数据来源:互联网公开数据 标签:酒店业,预订管理,人工智能,数据集,机器学习,预测分析,客户行为,运营优化 数据概述: 该数据集包含酒店预订相关的数据,记录了酒店预订系统的详细信息。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围从2016年到2021年。...
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  • 供应链管理数据集SupplyChainManagementDataset-arunreddy96

    2025年4月24日   

    供应链管理数据集SupplyChainManagementDataset-arunreddy96 数据来源:互联网公开数据 标签:供应链,物流管理,数据集,商业智能,数据分析,运营优化,风险管理,预测分析 数据概述: 该数据集包含来自多个供应链企业的运营数据,记录了供应链各环节的关键信息。主要特征如下:...
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  • 列车运行数据周报数据集NewTrainWeek7Dataset-ggaragiola

    2025年4月23日   

    列车运行数据周报数据集NewTrainWeek7Dataset-ggaragiola 数据来源:互联网公开数据 标签:公共交通,列车数据,时间序列,数据分析,交通管理,机器学习,运营优化,运输业 数据概述: 该数据集包含列车运行数据的周报记录,主要记录了列车运行的相关信息。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围为一周。...
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  • 航班延误数据集DataDelayPenerbanganDataset-bagasshalahuddinw

    2025年4月23日   

    航班延误数据集DataDelayPenerbanganDataset-bagasshalahuddinw 数据来源:互联网公开数据 标签:航空业,航班延误,数据集,时间序列,机器学习,数据分析,交通管理,运营优化 数据概述: 该数据集包含来自航空公司的航班延误数据,记录了航班起飞和到达的延误情况。主要特征如下:...
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  • 机器故障二元分类数据集BinaryClassificationofMachineFailuresDataset-nileshthonte

    2025年4月23日   

    机器故障二元分类数据集BinaryClassificationofMachineFailuresDataset-nileshthonte 数据来源:互联网公开数据 标签:机器故障,数据集,二元分类,工业制造,预测分析,机器学习,设备维护,运营优化 数据概述: 该数据集专注于记录和分析工业制造设备中的故障数据,用于机器故障的二元分类任务。主要特征如下:...
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  • 实际处理时间与外出活动数据集DatasetActualTATOUTDAVT2PreprT38Sept232019-omnamahshivai

    2025年4月22日   

    实际处理时间与外出活动数据集DatasetActualTATOUTDAVT2PreprT38Sept232019-omnamahshivai 数据来源:互联网公开数据 标签:时间分析,活动记录,数据集,处理效率,流程管理,运营优化,质量管理,业务分析 数据概述:...
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  • 家具零售店销售预测数据集-rosinczkijevka

    2025年4月22日   

    家具零售店销售预测数据集-rosinczkijevka 数据来源:互联网公开数据 标签:零售,销售预测,家具,时间序列分析,库存管理,客户需求,运营优化 数据概述:...
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  • 城市自行车租赁数据集

    2025年4月17日   

    城市自行车租赁数据集 数据来源:互联网公开数据 标签:自行车租赁,城市交通,骑行行为,时间序列,用户分析,运营优化 数据概述:...
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  • WOMart门店销售数据集

    2025年4月15日   

    WOMart门店销售数据集 数据来源:互联网公开数据 标签:门店销售,零售行业,时间序列,销售预测,商业分析,运营优化 数据概述:...
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  • 印度酒店预订与取消分析数据集2021

    2025年4月14日   

    印度酒店预订与取消分析数据集2021 数据来源:互联网公开数据 标签:酒店预订,取消分析,客户行为,运营优化,客户满意度,房间类型,餐饮计划,预订时间,取消原因,季节性变化,市场细分,平均收益,收益损失,特殊请求,重复客人,停车空间 数据概述:...
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  • 纽约租赁车辆行程数据2023

    2024年11月8日   

    数据用途简介:该数据集适用于多种应用场景,包括但不限于交通模式分析、需求预测、运营优化、地理信息系统(GIS)研究等。 研究人员和行业从业者可以利用此数据集深入了解纽约市出租车服务的运行状况,发现潜在的问题和改进机会,从而提升整体交通系统的效率和用户体验。
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  • 美国华盛顿共享单车数据集 202005~202408

    2024年11月7日   

    该数据集为交通规划者、数据分析师、研究机构和城市管理部门提供了详尽的共享自行车使用和运营信息。通过对站点使用频率、骑行行程、用户类型和天气因素的分析,可以深入了解共享自行车的使用动态和影响因素,优化运营策略,提升用户体验,促进城市可持续交通的发展。数据集支持多种分析方法,如时间序列分析、地理空间分析和机器学习模型训练,帮助实现智能交通系统的构建和优化。
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