酒店客户取消预订行为分析数据集HotelCustomerChurnPredictionDataset-panagiotiskalesis
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 酒店管理, 预订取消, 预测模型, 客户行为分析, 数据挖掘, 机器学习, 酒店行业
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店客户的预订信息及其取消预订行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了预订日期、入住日期等时间相关字段，可用于分析客户行为随时间的变化。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含“hotel_City”和“hotel_Resort”字段，表明数据可能涵盖城市酒店和度假酒店。
数据维度：数据集包含52个字段，涵盖预订信息、入住信息、客户特征、酒店特征等多个维度，包括是否取消预订（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住时长、入住人数、客户类型、预订渠道、市场细分等。
数据格式：CSV格式，文件名为CustomerChurnClean.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为酒店管理系统或公开数据集，已进行数据清洗和预处理，例如将类别变量转化为数值型。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、酒店运营优化等方向的研究。
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：适用于酒店管理、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测模型的构建、影响预订取消的关键因素分析等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，特别是在客户流失预警、个性化服务推荐、营销策略优化等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，如调整定价策略、优化预订流程、改善客户体验等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和酒店运营。
此数据集特别适合用于探索影响客户取消预订行为的因素，构建预测模型，并为酒店提供数据驱动的决策支持，以提高客户满意度和酒店收益。
