电商物流货物送达时效预测数据集E-commerceLogisticsDeliveryTimePredictionDataset-hokinyuk
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 电商, 货物运输, 时效预测, 机器学习, 客户服务, 数据分析, 供应链管理
数据概述：
该数据集包含来自电商物流环节的货物运输数据，记录了影响货物最终送达时效的多个因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的物流运输记录。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从字段名称推测可能涉及仓库、运输方式等物流环节，可能具有全球或区域性通用性。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：
ID：货物唯一标识符；
Warehouse_block：仓库区域；
Mode_of_Shipment：运输方式（如：空运、海运、陆运）；
Customer_care_calls：客户服务电话次数；
Customer_rating：客户评分；
Cost_of_the_Product：产品成本；
Prior_purchases：历史购买次数；
Product_importance：产品重要性；
Gender：客户性别；
Discount_offered：折扣力度；
Weight_in_gms：货物重量；
Reached.on.Time_Y.N：货物是否按时送达（1代表准时，0代表延误）。
数据格式：CSV格式，文件名为Train.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适用于深入研究电商物流的各个环节，并进行时效预测模型的构建与评估。
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、供应链优化等领域的研究，如影响货物送达时效的关键因素分析、不同运输方式的时效对比等。
行业应用：为电商平台、物流公司提供数据支持，尤其是在优化物流配送策略、预测货物送达时间、改善客户服务等方面。
决策支持：支持企业进行物流成本控制、提升客户满意度、优化供应链管理等方面的决策。
教育和培训：作为物流管理、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物流运作机制，掌握时效预测模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索影响货物送达时效的各种因素，构建预测模型，从而帮助企业优化物流效率，提升客户体验。
