电商物流配送时效分析数据集E-commerceLogisticsDeliveryTimeAnalysis-logiciqenta
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 电商, 配送时效, 订单数据, 地址解析, 机器学习, 运营分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的物流配送相关数据，记录了订单的配送过程和时间信息，可用于分析配送效率和优化物流策略。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年3月。
地理范围：数据覆盖了菲律宾的物流配送场景，特别是大马尼拉地区。
数据维度：包括订单ID、揽件时间、首次派送尝试时间、二次派送尝试时间、买家地址、卖家地址等多个关键字段。
数据格式：提供了CSV和XLSX两种数据格式，其中test.csv文件包含了订单的详细配送信息，SLA_matrix.xlsx文件可能包含服务水平协议相关信息。
来源信息：数据来源于电商平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于物流配送效率分析、地址解析、机器学习模型构建等研究。
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，如配送时效性分析、地址标准化、配送路径优化等。
行业应用：可以为电商平台、物流公司提供数据支持，特别是在提升配送效率、优化资源配置、改善用户体验等方面。
决策支持：支持物流运营决策，如预测配送时间、优化配送线路、评估服务水平。
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物流配送流程。
此数据集特别适合用于探索影响配送时效的因素，分析订单配送时间分布规律，从而帮助用户优化物流策略，提升客户满意度。
