酒店预订交易数据分析数据集HotelBookingTransactionDataAnalysis-alexanderbordunov
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 交易数据, 住宿, 预订分析, 客户行为, 价格分析, 市场趋势, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台或酒店管理系统的数据，记录了酒店预订交易的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2022年到2023年。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据中的“Банк Россия”等信息推测可能与俄罗斯相关。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”、“№ брони”（预订编号）、“Номеров”（房间数量）、“Стоимость”（总价）、“Внесена предоплата”（预付款）、“Способ оплаты”（支付方式）、“Дата бронирования”（预订日期）、“Заезд”（入住日期）、“Ночей”（入住晚数）、“Выезд”（退房日期）、“Источник”（来源）、“Категория номера”（房间类型）、“Гостей”（入住人数）、“Гостиница”（酒店ID）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订平台或酒店管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、价格弹性分析、市场趋势研究等。
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：适用于酒店行业、旅游行业的研究，如客户预订行为分析、价格敏感度分析、入住率预测等。
行业应用：可以为酒店、在线旅行社（OTA）等提供数据支持，特别是在定价策略、市场营销、客户关系管理等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行运营决策，如优化定价策略、调整市场推广方案、预测需求等。
教育和培训：作为酒店管理、旅游管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店运营和市场趋势。
此数据集特别适合用于探索酒店预订的规律与趋势，帮助用户实现优化定价、提升入住率、改善客户体验等目标。
