餐饮外卖配送数据分析数据集FoodDeliveryDataset-kukkuyouseff19ma118
数据来源：互联网公开数据
标签：外卖配送, 餐饮行业, 物流分析, 订单管理, 数据挖掘, 机器学习, 配送效率, 城市交通
数据概述：
该数据集包含来自餐饮外卖平台的数据，记录了外卖订单从下单到送达的全过程信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖2022年3月至4月。
地理范围：数据可能覆盖多个城市，具体城市信息需进一步核实。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：订单ID（ID）、配送员ID（Delivery_person_ID）、配送员年龄（Delivery_person_Age）、配送员评分（Delivery_person_Ratings）、餐厅经纬度（Restaurant_latitude, Restaurant_longitude）、配送位置经纬度（Delivery_location_latitude, Delivery_location_longitude）、订单日期（Order_Date）、下单时间（Time_Orderd）、取餐时间（Time_Order_picked）、天气状况（Weatherconditions）、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）、多订单配送情况（multiple_deliveries）、节日（Festival）和城市（City）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于外卖配送效率分析、订单预测、交通状况对配送时间的影响研究以及城市配送网络优化等。
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、城市交通、数据挖掘等领域的学术研究，如配送时间预测、配送路径优化、交通拥堵对配送效率的影响分析等。
行业应用：可以为餐饮外卖平台、物流公司等提供数据支持，尤其在提升配送效率、优化资源配置、改善用户体验等方面。
决策支持：支持企业进行配送策略优化、运力规划、市场预测等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、物流管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解外卖配送流程，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析影响外卖配送时间的各种因素，如距离、交通状况、天气、配送员表现等，从而帮助用户实现配送效率最大化和成本控制。
