外卖配送时间预测项目

项目背景

• 外卖服务的兴起: 随着互联网技术和移动应用的发展，外卖成为一种日益普及的餐饮服务方式。顾客通过餐厅、杂货店的网站或移动应用，或通过外卖订餐公司下单。
• 配送方式的多样性: 根据地理位置的不同，配送方式包括汽车、自行车或电动滑板车。在大城市，由于餐馆和住宅的密集，非机动车辆成为更常见的配送方式。

项目目标

• 优化配送效率: 研究不同区域和时间段的配送数据，以提高配送效率和客户满意度。
• 提升用户体验: 分析用户订单习惯，优化点餐和配送流程，提升整体用户体验。
• 预测配送时间: 预测外面的配送时间。

项目应用

• 智能配送系统: 利用数据分析和机器学习技术，开发智能配送系统，自动优化配送路线和时间。
• 客户行为分析: 分析客户的订单偏好和习惯，为餐厅和配送公司提供有价值的洞察，帮助他们更好地调整菜单和服务。

数据集

数据集主要特征

• Delivery_person_ID (配送员ID): 配送员的唯一标识符。
• Delivery_person_Age (配送员年龄): 配送员的年龄。
• Delivery_person_Ratings (配送员评分): 配送员的服务评分，反映其配送效率和服务质量。
• Restaurant_latitude, Restaurant_longitude (餐厅纬度, 餐厅经度): 餐厅的地理位置坐标。
• Delivery_location_latitude, Delivery_location_longitude (配送地点经纬度): 订单配送地点的地理位置坐标。
• Order_Date (订单日期): 下单的日期。
• Time_Orderd (订单下单时间): 客户下单的具体时间。
• Time_Order_picked (接单时间): 配送员接单的时间。
• Weatherconditions (天气状况): 下单当天的天气状况，可能影响配送速度和安全。
• Road_traffic_density (道路交通密度): 配送路线上的交通密度情况。
• Vehicle_condition (交通工具状况): 配送员使用的交通工具的状况。
• Type_of_order (订单类型): 订单的类型，如餐饮、杂货等。
• Type_of_vehicle (交通工具类型): 配送员用于配送的交通工具类型，如汽车、自行车或电动滑板车。
• multiple_deliveries (多重配送): 是否为一次性配送多个订单。
• Festival (节日): 下单当天是否为节日，节日可能影响订单量和配送速度。
• City (城市): 订单配送所在的城市。
• Time_taken(min) (配送用时): 从接单到完成配送所需的时间，以分钟计。

模型和依赖库

Models:

1. RandomForestRegressor
2. Linear Regression
3. Lasso Regression
4. Ensemble learning

Libraries:

1. Pandas
2. Numpy
3. Seaborn
4. Matplotlib
5. sk-learn
6. haversine

代码实现

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