电子商务配送时间预测数据集EcommerceDeliveryTimePredictionDataset-heysubha
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，配送时间，数据集，时间序列，机器学习，物流管理，商业智能，预测分析
数据概述： 该数据集来源于电商平台的配送数据，主要记录了订单的配送时间及相关信息，适用于配送时间预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个电商平台的不同配送区域。
数据维度：数据集包括订单编号，下单时间，配送地址，配送时间，商品类别，配送员信息，天气情况等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务行业的配送时间预测，物流管理及商业分析等领域，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于配送时间预测，物流效率分析等研究，如分析影响配送时间的因素，优化配送路线等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在配送时间预测，物流管理，库存优化等方面。
决策支持：支持电商平台的配送时间预测和策略优化，帮助商家制定科学的配送策略。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务配送时间预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的配送时间预测，优化配送效率和用户体验。
