酒店价格预测数据集Booking-com-shreyasbagwe1015
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店，价格预测，数据集，旅游，机器学习，时间序列，经济，商业分析
数据概述： 该数据集包含来自Booking.com的酒店价格数据，旨在用于酒店价格预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不详，具体取决于数据集的版本和更新。
地理范围：数据覆盖全球范围内的酒店，包括不同国家，城市和地区的酒店。
数据维度：数据集包括酒店ID，酒店名称，地理位置，设施信息，房价，入住日期，预订日期，评论分数，评论数量等变量。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，JSON等，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Booking.com的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于酒店价格预测，市场分析，旅游趋势研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于酒店价格预测，市场竞争分析，旅游需求预测等研究，如价格影响因素分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为酒店，旅游公司提供数据支持，特别是在定价策略，收益管理和市场营销方面。
决策支持：支持酒店的定价决策，收益管理和市场策略优化，帮助企业提高盈利能力和市场竞争力。
教育和培训：作为旅游管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索酒店价格的影响因素和预测模型，帮助用户实现准确的价格预测，优化定价策略，提高收益管理水平。
