物流运输时间预测数据集LogisticsTransportationTimePrediction-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 运输时间, 预测, SLA, 地理位置, 机器学习, 数据分析, 运营管理
数据概述：
该数据集包含来自物流运输业务的数据，记录了影响运输时间（TAT，Turn Around Time）的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年8月。
地理范围：数据涵盖了多个地理位置，包括取货地和送货地的经纬度信息。
数据维度：数据集包括实际运输时间（actual_TAT）、是否周末影响（is_sunday_in_between）、经纬度信息（pickup_lat, pickup_lon, drop_lat, drop_lon）、距离（distance）、区域类型（metro/non_metro）、合作方ID相关特征（cp_id_）、合作方季度和月度表现（cp_quarter, cp*_month）以及合作方服务覆盖范围和评分等指标。
数据格式：CSV格式，包含Train和Test两组数据，方便进行模型训练和评估。
来源信息：数据来源于物流运输业务，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于物流运输时间预测、服务水平协议（SLA）分析、以及运营效率优化等方面的研究。
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、机器学习等领域的学术研究，如运输时间预测模型构建、影响因素分析、以及服务质量评估。
行业应用：可以为物流公司、电商平台等提供数据支持，特别是在优化运输线路、提升服务效率、以及预测订单交付时间等方面。
决策支持：支持物流企业的运营决策，例如资源配置、成本控制、以及客户服务优化。
教育和培训：作为物流管理、数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解物流行业的运作机制。
此数据集特别适合用于探索影响运输时间的关键因素，构建预测模型，并优化物流运营效率，实现更精准的运输时间预测和更高效的资源配置。
