物流服务性能预测数据集LogisticsServicePerformancePredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 性能预测, 服务水平协议, 地理位置, 时间序列分析, 机器学习, 城市配送, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自物流服务的相关数据，记录了影响服务性能的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从季度和月度指标来看，可能涵盖至少几个月的数据。
地理范围：数据涵盖了多个地理位置，包括经纬度信息（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon），并区分了metro和non_metro区域，表明数据可能来自城市配送或区域物流服务。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
SLA（服务水平协议）相关信息；
地理位置信息（经纬度、metro/non_metro）；
距离（distance）；
不同时间段的性能指标，如延迟率、准时率等（cp_delay_quarter, cp_ontime_quarter等）；
与城市相关的指标（cp_pincode_served_quarter, cp_avg_score_quarter等）；
与特定客户或合作伙伴相关的指标（cp_id_4, cp_id_5等）；
特定药房合作伙伴信息（fc__CURE_MEDS, fc__HEAL_MEDS等）。
数据格式：CSV格式，包含Train_33_Sort_By_OFD_70csv和Test_33_Sort_By_OFD_30csv两个文件，分别用于训练和测试。
该数据集适合用于物流服务性能预测、客户服务水平分析以及城市配送优化等领域。
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、运筹学、数据挖掘等领域的学术研究，如预测服务水平、优化配送路线、分析影响服务质量的关键因素等。
行业应用：为物流公司、电商平台、配送服务提供商提供数据支持，用于预测订单交付时间、优化资源配置、提升客户满意度。
决策支持：支持物流企业进行战略决策，如调整服务策略、优化运输网络、评估合作伙伴表现。
教育和培训：作为物流管理、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解物流服务运作机制和数据驱动的决策方法。
此数据集特别适合用于探索影响物流服务性能的因素，构建预测模型，从而优化运营效率，提升服务质量。
