外卖配送效率影响因素分析数据集FoodDeliveryEfficiencyFactorAnalysisDataset-vananhtong
数据来源：互联网公开数据
标签：外卖配送, 效率分析, 机器学习, 配送时间, 交通状况, 天气因素, 城市, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自印度外卖平台的数据，记录了外卖订单从餐厅到顾客的配送过程中的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年2月至2022年3月。
地理范围：数据覆盖印度多个城市，包括Metropolitian等。
数据维度：数据集包括订单ID、配送员ID、配送员年龄、配送员评分、餐厅与配送地点的经纬度、订单日期、下单时间、取餐时间、天气状况、道路交通密度、车辆状况、订单类型、车辆类型、多订单配送情况、节日信息、城市以及配送总时长（Time_taken(min)）等。
数据格式：CSV格式，包含train_df.csv和test_df.csv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于分析影响外卖配送效率的因素，并进行时间预测和优化。
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：适用于交通运输、物流管理、数据挖掘等领域的学术研究，如配送时间预测、影响因素分析、路径规划优化等。
行业应用：可以为外卖平台、物流公司提供数据支持，特别是在配送效率提升、资源调度优化、用户体验改进等方面。
决策支持：支持企业在运营决策中，如优化配送策略、预测订单量、提升服务质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、物流管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解外卖配送流程，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响外卖配送时间的各种因素，如交通状况、天气因素、配送员特征等，从而帮助用户优化配送策略，提高配送效率和客户满意度。
