餐饮外卖配送时效预测数据集FoodDeliveryTimePredictionDataset-sarthmirashi07
数据来源：互联网公开数据
标签：外卖配送, 时效预测, 机器学习, 配送效率, 交通, 天气, 城市, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自餐饮外卖平台的数据，记录了影响订单配送时效的多个因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为特定时间段的配送数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可能包含多个城市的外卖配送信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：订单ID、配送员ID、配送员年龄、配送员评分、餐厅经纬度、配送地点经纬度、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、配送车辆类型、多订单配送情况、节日信息、城市等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，但可能包含缺失值（NaN）。
该数据集适合用于研究影响外卖配送时效的因素，以及构建时效预测模型。
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：适用于物流配送、交通分析等领域的研究，例如分析天气、交通状况对配送时效的影响。
行业应用：为餐饮外卖平台提供数据支持，尤其在优化配送策略、提升配送效率、预测订单送达时间等方面。
决策支持：支持外卖平台进行智能调度、路线规划、资源分配等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解外卖配送过程，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响外卖配送时效的关键因素，帮助用户优化配送策略，提高用户满意度。
