物流运输时效预测数据集LogisticsTransportationTimePrediction-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：物流, 运输, 时效预测, 机器学习, 配送, 城市, 距离, 客户反馈, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自物流运输业务的数据，记录了物流运输过程中影响时效的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年1月6日至2020年5月30日，涵盖了约五个月的时间。
地理范围：数据覆盖了印度多个城市，包括德里、孟买、班加罗尔、金奈等主要城市及其周边地区。
数据维度：数据集包含了多个关键变量，如实际运输时效（actual_TAT）、服务水平协议（SLA）、周末天数（sundays_in_between）、是否为节假日（is_holiday_in_between）、起运地和目的地邮编、经纬度、距离、是否为大都市区、客户反馈评分、订单量、客户量、以及与多个城市配送中心的距离等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件，分别用于训练和测试，文件名为TAT_Prediction_Train_Version_74_Min_400_23_01_2020_30_05_to_05_01_With_Cyclic_and_rounding.csv和TAT_Prediction_Test_Version_74_Min_400_23_01_2020_06_01_to_20_01_With_Cyclic_and_rounding.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于物流运输业务的运营数据，经过标准化和清洗，以便进行分析。
该数据集适合用于物流运输时效预测、运输效率分析等研究。
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、运输优化、供应链管理等领域的学术研究，如运输时效影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为物流公司、电商平台等提供数据支持，尤其在优化运输路线、预测订单交付时间、提高客户满意度等方面。
决策支持：支持物流企业进行运力规划、资源调配和成本控制等方面的决策。
教育和培训：作为物流管理、数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解物流运作机制，掌握预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响运输时效的关键因素，构建高精度的时效预测模型，从而优化物流运营效率，提升客户服务水平。
