机器学习（预测模型）：物流相关的数据集

这是一个与物流相关的数据集，主要来源于印度物流公司 Delhivery 的运营数据。该数据集在 Kaggle 上由用户 Santanu Kundu 提供，包含丰富的物流信息，可用于分析和优化物流配送过程。该数据集涵盖了 Delhivery 在物流配送中的详细记录，包括运输行程、路线类型、运输时间、实际与预估的配送时间、运输距离等信息。数据集中的关键字段包括：行程信息：如行程创建时间、行程唯一标识符、起始和结束地点等。运输类型：包括 Full Truck Load（FTL，整车运输）和 Carting（小车运输）两种主要方式。时间和距离：实际运输时间、预估时间（通过 OSRM 路由引擎计算）、实际距离和预估距离等。地理位置信息：起始和目的地的名称、代码、城市、州等，可用于分析区域物流活动。数据集特点 数据量丰富：数据集包含超过 15 万条行程记录，涵盖了 2018 年 9 月的部分物流数据。 多维度信息：不仅包含时间和距离信息，还涉及运输类型、区域分布等，为多维度分析提供了基础。 实际应用场景：数据来源于真实的物流运营，可用于研究物流效率、优化配送路线、分析区域物流活动等。