物流运输时效预测数据集LogisticsDeliveryTimePredictionDataset-omnamahshivai

数据来源：互联网公开数据

标签：物流, 运输时效, 预测模型, 时间序列, 机器学习, 订单数据, 地理位置, 统计分析

数据概述：该数据集包含来自物流运输业务的订单数据，记录了影响运输时效（TAT，Turnaround 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，从2020年1月6日至2020年1月20日（测试集），以及2019年5月30日至2020年1月5日（训练集）。地理范围：数据覆盖的区域，包括印度国内的多个城市和地区，通过邮政编码（pincode）和经纬度信息进行标识。数据维度：数据集包括实际运输时效（actual_TAT）、服务水平协议（SLA）、周末天数（sundays_in_between）、节假日影响（is_holiday_in_between）、起运地和目的地邮政编码、经纬度、距离、城市/非城市属性、各城市到货仓的距离和最近地铁站距离，以及订单量、客户量、客户评价等多种特征。数据格式：CSV格式，包含两个文件：TAT_Prediction_Train_Version_73_Min_300_23_01_2020_30_05_to_05_01_With_Cyclic_and_rounding.csv（训练集）和 TAT_Prediction_Test_Version_73_Min_300_23_01_2020_06_01_to_20_01_With_Cyclic_and_rounding.csv（测试集）。来源信息：数据来源于物流运输业务，已进行脱敏和标准化处理。该数据集适合用于运输时效预测、物流网络优化和客户体验分析。

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、时间序列分析等领域的研究，如预测模型构建、影响因素分析、运输效率优化等。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、预测交货时间、提高客户满意度等方面。决策支持：支持物流企业的运营决策，如资源调配、成本控制、服务水平提升等。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输的复杂性。此数据集特别适合用于探索影响运输时效的各种因素，构建预测模型，并评估不同策略对运输效率的影响，从而帮助用户优化运输流程，提高预测精度。