物流运输时效预测数据集LogisticsTATPredictionDataset-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 时效预测, 运输效率, 机器学习, 预测模型, 交付时间, 订单数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自物流运输行业的数据，记录了包裹从揽收到交付的时间（TAT, Turn Around Time）。主要特征如下：
时间跨度：数据集包含训练集和测试集，训练集时间范围为2019年5月30日至2019年11月17日，测试集时间范围为2019年11月25日。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含印度多个城市，如德里、孟买、班加罗尔等，推测为印度国内物流数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，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(is_holiday_in_between)，以及揽收和派送的邮编、经纬度、城市是否为地铁城市、距离、货运中心相关信息，以及订单量、客户量、客户评分等。
数据格式：CSV格式，包含训练集和测试集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于物流运输行业内部数据，已进行匿名化和脱敏处理。
该数据集适合用于物流运输效率分析、时效预测、以及优化运输流程等领域。
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：适用于物流运输效率、时间序列预测等领域的学术研究，如影响运输时效的因素分析、预测模型的构建与优化等。
行业应用：可以为物流公司、电商平台等提供数据支持，特别是在预测包裹送达时间、优化运输线路、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持物流企业进行运力规划、资源分配、以及服务水平评估，实现精细化管理。
教育和培训：作为物流管理、数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物流运作机制和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响物流运输时效的关键因素，建立精准的预测模型，从而提升物流效率和客户体验。
