外卖订单平台配送数据分析数据集FoodDeliveryPlatformDeliveryDataAnalysis-isabellahewitt
数据来源：互联网公开数据
标签：外卖平台, 订单数据, 配送效率, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘, 配送评分, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自DoorDash平台的外卖订单配送相关数据，记录了订单的配送过程和性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作一段时间内的订单数据集合。
地理范围：数据未明确指出具体的地理位置，但可推测为DoorDash平台覆盖的区域。
数据维度：数据集包含多个字段，如DELIVERY_（订单编号或标识）, DELIVERY_RATING（配送评分）, MARKET_NUMBER（市场编号）, TIMEZONE（时区）, DASHER（配送员）, IS_FIRST_DELIVERY（是否首次配送）, VEHICLE（配送交通工具）, CREATED_AT（订单创建时间）, QUOTED_DELIVERY_TIME（预计送达时间）, ESTIMATED_DELIVERY_TIME（预估送达时间）, ASAP（是否尽快送达）, FRAUDULENT（是否欺诈）, ACTUAL_PICKUP_TIME（实际取货时间）, ACTUAL_DELIVERY_TIME（实际送达时间）, DASHER_ASSIGNED_TIME（配送员分配时间）等，涵盖了订单生命周期、配送员表现、时间节点等多个方面的信息。
数据格式：CSV格式，文件名为Doordashcsv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于DoorDash平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于配送效率分析、用户行为分析、风险控制、以及预测建模等。
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、时间序列分析、用户行为分析等领域的学术研究，如配送时间预测、配送员效率评估等。
行业应用：为外卖平台、物流公司提供数据支持，特别是在配送效率优化、用户体验提升、风险控制等方面。
决策支持：支持外卖平台优化配送策略、资源调度，提升运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、物流管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解外卖平台运营和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响配送效率的关键因素，分析用户行为与订单特征之间的关系，以及构建预测模型，从而优化配送流程、提升用户满意度。
