物流货物运输时效预测数据集LogisticsShippingTimePredictionDataset-khusrav2000

数据来源：互联网公开数据

标签：物流, 供应链, 运输时效, 货物运输, 机器学习, 预测分析, 数据挖掘, 客户服务

数据概述：该数据集包含来自电商平台的物流运输数据，记录了影响货物运输时效的多种因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的历史数据。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电商平台覆盖的运输区域。数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：ID（订单编号），Warehouse_block（仓库区域），Mode_of_Shipment（运输方式），Customer_care_calls（客服通话次数），Customer_rating（客户评分），Cost_of_the_Product（商品成本），Prior_purchases（历史购买次数），Product_importance（商品重要性），Gender（性别），Discount_offered（折扣力度），Weight_in_gms（货物重量），ReachedonTime_YN（是否按时送达，1表示准时，0表示延误）。数据格式：CSV格式，文件名为Train.csv，便于数据分析和建模。数据来源：数据来源于电商平台，已进行脱敏处理。该数据集适合用于物流时效预测、风险评估和供应链优化等领域。

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、供应链优化和机器学习领域的学术研究，如运输时效预测模型、影响因素分析等。行业应用：为电商平台、物流公司等提供数据支持，尤其是在优化运输效率、提升客户满意度、降低物流成本等方面。决策支持：支持物流企业进行运输策略的制定，优化运输路线，预测货物送达时间，提高运营效率。教育和培训：作为数据科学、机器学习、物流管理等课程的实训案例，帮助学生和研究人员了解物流行业的运作机制，并掌握相关的数据分析技能。此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响货物运输时效的关键因素，从而优化物流流程，提升客户体验。