文件名称：Regression_predict_EDSA
文件大小：8.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-29 00:39:52
JupyterNotebook
EXPLORE数据科学学院的Sendy Logistics挑战 21队 西布索·卢图利（Sibusiso Luthuli），内西威·菲·马班加（Nelisiwe Phiwe Mabanga），亚伯·马鲁莫（Abel Marumo），伊图梅伦·恩戈埃特贾纳（Itumeleng Ngoetjana）和卡琳·皮亚拉特（Caryn Pialat） 抽象 撒哈拉以南非洲地区的物流将制成品的成本提高了320％，并且无法传达准确的交货时间对公司与客户之间的关系产生了负面影响。 实际上，当物流高效且负担得起时，经济会更好。 为此，森迪启动了一个项目，旨在准确地预测从驾驶员接送点到到达最终目的地的订单的预计交付时间。 该公司提供了历史数据，可用于开发物流问题的解决方案，目的是通过找到有效的方法来确保有效的沟通，改善的客户关系，具有成本效益的服务，改进的资源管理，知情的订单安排和降低的业务成本预测准确的到达时
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Regression_predict_EDSA-main
----submission_3_20200601 (1).csv(229KB)
----Regression Predict_SL.ipynb(1.3MB)
----Riders.csv(29KB)
----Test.csv(1.15MB)
----SampleSubmission.csv(115KB)
----data_merge.csv(7.18MB)
----VariableDefinitions.csv(3KB)
----Final_Predict_Colab_Notebook.ipynb(2.67MB)
----Train.csv(3.9MB)
----README.md(1KB)
----data_train.csv(7.18MB)
----submission_2_20200601.csv(190KB)