电影物流运输时间预测数据集MovieLogisticsTransportationTimePrediction-omnamahshivai

数据来源：互联网公开数据

标签：物流, 运输时间, 电影, 预测, 机器学习, 地理位置, 运营商表现, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自电影行业物流运输相关的数据，记录了电影运输过程中的实际运输时间及相关影响因素。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间为2019年8月27日。地理范围：数据涵盖了电影运输的起始地和目的地，包括经纬度信息，并标明了是否位于城市区域。数据维度：数据集包括实际运输时间（actual_TAT）、服务水平协议(SLA)、经纬度信息、运输距离、城市/非城市区域标识、运营商表现指标（如延迟率、准时率、服务区域覆盖率、平均评分、正负面评价）等。数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别用于训练和测试，文件名中包含"Train"和"Test"标识，便于模型训练和评估。来源信息：数据来源于电影物流运输过程的实际记录，经过了标准化处理。该数据集适合用于物流运输时间预测、影响因素分析和运营商表现评估。

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：适用于物流运输时间预测、地理位置对运输时间的影响研究、以及运营商服务质量评估等方面的学术研究。行业应用：可以为电影发行商、物流公司提供数据支持，用于优化运输路线、提高运输效率、降低运输成本。决策支持：支持电影发行商和物流公司进行运输策略的制定，例如根据地理位置和运营商表现选择合适的运输方案。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案例分析数据，帮助学生和研究人员理解物流运输中的关键因素。此数据集特别适合用于探索影响电影运输时间的各种因素，并构建预测模型，以实现运输效率的提升和成本的优化。