物流配送时效预测数据集LogisticsDeliveryTimeAnalysis-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 配送时效, 预测, 地理位置, 机器学习, 运营分析, 数据建模, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自实际物流运营环境中的配送数据，记录了影响配送时效的多个关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据采集时间为2019年8月26日，为单日快照数据。
地理范围：数据涵盖了地理位置信息，包括取件地和派件地的经纬度。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：实际配送时效（actual_TAT）、服务水平协议（SLA）、取件地和派件地的经纬度（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon）、配送距离（distance）、配送地与取件地的城市与非城市属性（drop_metro, drop_non_metro, pickup_metro, pickup_non_metro），以及与合作方（cp_id）相关的指标，如延迟、准时、服务覆盖范围、平均评分等，并按季度和月度统计。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，文件名分别为TAT_Prediction_Avatar2_Train_12_Version_1_26_08_2019_Out_For_Delivery.csv和TAT_Prediction_Avatar2_Test_12_Version_1_26_08_2019_Out_For_Delivery.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于实际物流运营数据，经过脱敏处理，可以用于分析和预测配送时效。
该数据集适合用于物流时效预测、影响因素分析、运营优化等领域的研究。
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、数据科学等领域的研究，例如配送时间预测模型构建、影响配送时效的关键因素分析等。
行业应用：为物流公司、电商平台等提供数据支持，用于优化配送网络、提升服务效率、预测运力需求等。
决策支持：支持物流运营决策，如线路规划、资源调配、服务水平评估等。
教育和培训：作为物流管理、数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解物流运作和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响配送时效的因素，构建预测模型，优化物流运营效率，并提升客户满意度。
