餐饮外卖配送时间分析数据集FoodDeliveryTimeAnalysisDataset-saurabhhemne
数据来源：互联网公开数据
标签：外卖, 配送时间, 餐饮行业, 城市交通, 数据分析, 机器学习, 时序分析, 订单管理
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台的外卖订单数据，记录了订单配送过程中的关键信息，适用于分析配送效率、优化配送策略等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年2月至2022年3月。
地理范围：数据覆盖了印度多个城市，包括Metropolitian等。
数据维度：数据集包含了订单ID、配送员ID、配送员年龄、配送员评分、餐厅与配送位置的经纬度、订单日期、下单时间、取餐时间、天气状况、道路交通密度、车辆状况、订单类型、车辆类型、多订单配送情况、节日、城市以及配送时长等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Zomato Dataset.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Zomato平台的外卖订单数据，数据已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于研究外卖配送效率、影响配送时间的因素分析、以及构建配送时间预测模型。
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：适用于城市交通、物流配送、餐饮行业等领域的学术研究，如配送时间影响因素分析、配送路径优化、顾客满意度分析等。
行业应用：为外卖平台、餐饮企业提供数据支持，特别是在优化配送效率、提升用户体验、制定营销策略等方面。
决策支持：支持外卖平台和餐饮企业进行数据驱动的决策，例如优化配送路线、调整配送人员配置、预测订单高峰等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解外卖配送流程。
此数据集特别适合用于探索影响外卖配送时间的因素，预测配送时长，优化配送策略，从而提升用户体验和运营效率。
