差旅预订数据分析数据集TravelBookingDataAnalysis-alexredna
数据来源：互联网公开数据
标签：差旅预订, 航空旅行, 数据分析, 客户行为, 交易数据, 机器学习, 预测模型, 票务信息
数据概述：
该数据集包含来自差旅预订平台的数据，记录了用户在进行航空旅行预订时的相关信息，包括客户请求、航班信息、价格、以及预订状态等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了航班的出发地和目的地信息，可用于分析全球范围内的航线和旅行模式。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了不同的数据视角，包括：
test.csv: 包含请求ID、员工ID、请求日期、客户ID、价格、航线信息、出发和返回日期、航班选项、出发和到达时间、航段数量、金额、舱位等级、行李信息、退款和改签策略、折扣信息、是否符合差旅政策等。
test_tunned.csv: 包含经过调整的测试数据，以及航班的出发地、目的地、航空公司代码和日期等更详细的航班信息。
request_client_tunned.csv: 包含经过调整的客户请求数据，包含客户等级、常旅客信息、航班详细信息。
request_agent.csv: 包含代理商相关的预订信息，如员工ID、客户ID、旅行者等级、航线信息、航班选项等。
request_agent_tunned.csv: 包含经过调整的代理商预订数据，以及航班的详细信息。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含多个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源未明确，但可能来自于在线差旅预订平台或相关数据提供商。
该数据集适合用于分析客户行为、预测航班价格、优化差旅政策，以及构建推荐系统等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于航空旅行、客户行为分析、以及运筹学等领域的学术研究，如预测航班需求、分析客户预订偏好、优化定价策略等。
行业应用：为航空公司、差旅管理公司、在线旅行社（OTA）提供数据支持，用于提升销售额、改善客户体验、优化运营效率。
决策支持：支持企业差旅政策的制定与优化，以及航空公司在定价、营销和航班排班方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及运筹学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解差旅预订数据的结构和应用。
此数据集特别适合用于探索影响差旅预订的关键因素，如价格、日期、航线、客户偏好等，从而帮助用户实现优化决策、提升预测精度、以及改进客户服务的目标。
