酒店价格预测数据集HotelPricePredictionDataset-shreyasbagwe1015
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店行业，价格预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，旅游管理，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自多个酒店的数据，记录了酒店价格及其相关影响因素，适用于酒店价格预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的酒店，包括不同的城市和旅游目的地。
数据维度：数据集包括酒店的基本信息（如酒店等级，地理位置），价格（如每日价格，季节性价格），预订信息（如入住日期，预订提前天数），客户评分，促销活动，节日和特殊事件等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个酒店管理系统的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于酒店行业的价格预测，商业分析，旅游管理研究等领域的应用，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，市场趋势分析，消费者行为研究等学术研究，如价格波动的原因分析，季节性价格调整策略等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在动态定价，收益管理和市场营销策略制定方面。
决策支持：支持酒店的价格预测和策略优化，帮助酒店制定科学的定价，库存和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索酒店行业价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的酒店价格预测，优化定价策略，提高酒店盈利能力和客户满意度。
