简莫物流回归预测数据集JianmoLogisticRegressionDataset-chenyanzu
数据来源：互联网公开数据
标签：物流，回归分析，数据集，机器学习，预测模型，商业智能，数据分析，统计学
数据概述： 该数据集来源于简莫项目，主要用于物流业务中的回归分析和预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个地区的物流业务，具体包括城市和郊区的不同物流中心。
数据维度：数据集包括每日物流业务数据，涵盖日期，物流中心编号，订单量，配送时间，配送成本，配送距离，天气等变量。还包括预测模型训练所需的历史数据和市场因素。
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：数据来源于简莫项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于物流行业的业务预测，成本控制，配送优化等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析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：适用于物流配送时间预测，成本分析，订单量预测等研究，如预测配送时间的影响因素分析，成本控制策略研究等。
行业应用：可以为物流行业提供数据支持，特别是在配送优化，成本控制和订单管理方面。
决策支持：支持物流企业的配送预测和策略优化，帮助企业制定科学的配送计划和成本控制策略。
教育和培训：作为物流管理，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回归分析，预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索物流业务预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的配送时间预测，优化配送成本和订单管理，提高物流效率和盈利能力。
