酒店预订管理预测分析数据集PredictiveAnalyticsinHotelBookingManagementDataset-mariasaif
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店管理，预订预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，旅游行业，商业智能
数据概述： 该数据集包含酒店预订管理相关的数据，记录了酒店预订的各种关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2019年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的酒店，包括欧洲，亚洲，美洲等地的不同规模的酒店。
数据维度：数据集包括预订日期，入住日期，退房日期，客户国籍，预订渠道，房 Nights Number，房型，价格，取消情况等变量。还包括与预订相关的历史数据和市场因素。
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：数据来源于酒店管理系统的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于酒店行业的预订预测，商业分析，时间序列预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，预测分析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：适用于酒店预订预测，客户行为分析，市场趋势预测等研究，如预订模式分析，客户流失预测等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在需求预测，价格优化和营销策略制定方面。
决策支持：支持酒店预订管理和策略优化，帮助酒店制定科学的定价，促销和资源分配决策。
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，分类分析等技术。
此数据集特别适合用于探索酒店预订管理的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化资源管理和客户服务，提高酒店运营效率和盈利能力。
