物流服务水平预测数据集LogisticsServiceLevelPredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 服务水平协议, 预测, 地理位置, 时间序列, 机器学习, 运营效率, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自物流运营的数据，记录了影响物流服务水平的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但文件名暗示了数据可能来源于2019年9月。
地理范围：数据包含地理位置信息，如经纬度，可能覆盖特定区域的物流服务。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖了服务水平协议（SLA）相关因素、地理位置信息、距离、星期日和节假日信息、以及合作方（cp_id）相关指标。具体字段包括：SLA相关指标（如是否为星期日、是否为节假日）、地理位置信息（如经纬度）、距离、合作方相关指标（cp_id_4, cp_id_5等）、服务延迟和准时率指标（cp_delay_quarter, cp_ontime_quarter等）、以及季度和月度的服务表现统计数据。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于物流行业，经过预处理，为机器学习模型训练提供了基础。
该数据集适合用于物流服务水平预测、运营效率分析等。
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：适用于物流管理、运营优化等领域的学术研究，如服务水平预测、影响因素分析等。
行业应用：可以为物流公司、电商平台等提供数据支持，尤其是在预测服务水平、优化线路规划、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持物流企业的运营决策，如资源调配、风险管理、服务质量提升等。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物流运营中的关键因素。
此数据集特别适合用于预测物流服务水平，评估节假日和星期日对服务的影响，以及优化物流运营效率。
