niswanap/ETA-Modelling-Last-Miles-Logistics-GitHub-Repository

GitHub: niswanap/ETA-Modelling-Last-Miles-Logistics-GitHub-Repository

这是一个针对最后一英里物流ETA预测的数据预处理项目，旨在通过数据清洗和特征工程提升预测准确性。

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# translated. 最后一英里物流ETA建模项目 – 第一周数据预处理，使用Python、Pandas、NumPy和Scikit-learn完成。为ETA预测分析执行了数据清洗、缺失值处理、数据集合并、时间戳标准化、特征工程、重复值删除、标签编码和异常值检测。

标签：Apex, ETA预测, NumPy数值计算, Pandas数据处理, Python编程, Scikit-learn机器学习, 数据清洗, 数据科学, 数据集合并, 数据预处理, 时间戳标准化, 最后一英里配送, 机器学习, 标签编码, 物流优化, 物流建模, 特征工程, 离群点检测, 缺失值处理, 资源验证, 逆向工具, 重复数据删除, 预测分析