关于物流的数据分析包括数据集和代码

物流数据分析通常涉及收集、清理、整理、理解和解释关于货物运输、仓库管理、客户满意度等相关数据的过程。这里简述一下可能会用到的一个基础流程以及相关的数据集和代码样例。

**数据集**:
一个典型的数据集可能包含以下列：
1. 订单ID：唯一标识每个交易的序列号。
2. 下单时间：购买产品的时间点。
3. 发货地和目的地：地理位置信息。
4. 运输状态：如待处理、在途、已送达等。
5. 配送时间：从发货到签收的时间。
6. 货物重量和体积：影响运费的因素。
7. 客户评价：反馈服务质量。

**数据预处理**:

import pandas as pd

# 加载数据
df_logistics = pd.read_csv('logistics_data.csv')

# 数据清洗和预处理
df_cleaned = df_logistics.dropna(subset=['shipping_time']) # 删除缺失值
df_processed = df_cleaned[df_cleaned['status'] != 'undelivered'] # 只保留已完成的订单

**数据分析**:
1. 描述性统计：

mean_delivery_time = df_processed['shipping_time'].mean()

2. 相关性分析：

import seaborn as sns
sns.heatmap(df_processed.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

3. 散点图可视化配送时间与地点：

plt.scatter(df_processed['origin_latitude'], df_processed['origin_longitude'], c=df_processed['shipping_time'])

**预测模型**（如果需要预测配送时间）：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df_processed[['weight', 'volume']]
y = df_processed['shipping_time']
model = LinearRegression().fit(X, y)