电商物流运输时效预测数据集E-commerceLogisticsDeliveryTimePrediction-armanaanand
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 物流, 运输时效, 预测, 机器学习, 订单, 配送, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的物流运输数据，记录了订单从接受到送达的全过程信息，用于分析影响物流时效的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年至2019年。
地理范围：数据覆盖美国地区，通过邮政编码（zip code）体现发货地与收货地信息。
数据维度：数据集包含20个字段，包括：b2c_c2c（商家类型），seller_id（卖家ID），declared_handling_days（卖家承诺处理天数），shipment_method_id（运输方式ID），shipping_fee（运费），item_zip（发货地邮编），buyer_zip（收货地邮编），category_id（商品类别ID），item_price（商品价格），quantity（商品数量），delivery_date（送达日期），weight（商品重量），package_size（包裹尺寸），carrier_average_estimate（承运商平均预计时长），zip_distance（邮编间距离），acceptance_date（揽件日期），payment_date（支付日期），time_to_process（处理时间），days_to_deliver（运输天数），acceptance_to_delivery（揽件到送达天数）。
数据格式：CSV格式，分为stat_5600_train_df.csv（训练集）和stat_5600_test_df.csv（测试集）两个文件，便于进行模型训练与评估。
来源信息：数据来源于电商平台交易数据，已进行匿名化处理和标准化。
该数据集适合用于物流时效预测、影响因素分析以及订单管理优化等研究。
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、供应链管理等领域的研究，如时效预测模型构建、影响因素分析、运输效率评估等。
行业应用：可以为电商平台、物流公司提供数据支持，尤其在优化物流网络、提升配送效率、预测订单交付时间等方面。
决策支持：支持电商企业和物流公司进行决策，如优化仓储布局、调整运输策略、提升客户满意度。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解物流运作机制和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响订单运输时效的关键因素，构建预测模型，从而优化物流运营，提升客户体验。
