电商物流配送时效分析数据集_E_commerce_Logistics_Delivery_Time_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：电商物流, 配送时效, 数据分析, 订单跟踪, 机器学习, 配送时间, 假期影响, 东南亚
数据概述：
该数据集包含来自Shopee电商平台的订单配送数据，记录了订单从拣货到首次和二次配送尝试的时间信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中于2020年3月。
地理范围：数据来源于东南亚地区的Shopee电商平台。
数据维度：包括订单编号（orderid）、拣货时间（pick）、首次配送尝试时间（1st_deliver_attempt）、二次配送尝试时间（2nd_deliver_attempt）、买家地址（buyeraddress）、卖家地址（selleraddress）、是否进行二次配送（has 2nd）、首次配送耗时（1st time）、假期天数（holiday count）、首次配送净耗时（1st net time）、二次配送耗时（2nd time）、二次配送假期天数（2nd holiday count）、二次配送净耗时（2nd net time）等字段。
数据格式：CSV格式，包含shopee-time (1).csv和shopee-time.csv两个文件，便于数据分析与处理。数据已进行结构化处理，可以直接用于分析。
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：适用于电商物流、供应链管理等领域的研究，如配送时效影响因素分析、假期对配送时效的影响研究等。
行业应用：为电商平台、物流公司提供数据支持，尤其是在优化配送路径、提升配送效率、预测订单交付时间等方面。
决策支持：支持企业优化物流运营策略，改善客户服务，提升用户满意度。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商物流运作机制。
此数据集特别适合用于探索订单配送时间的影响因素，分析配送时效与假期、地理位置等变量之间的关系，帮助用户优化物流流程，提升运营效率。
