酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-aaftabhg
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预订取消, 旅游行业, 数据分析, 预测模型, 客户细分, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订的详细信息，包括预订状态、客户特征、入住信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年至2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确指出具体区域，但根据国家代码（例如PRT, GBR）推测涵盖全球范围内的酒店。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订是否取消、提前预订时间、入住日期、入住时长、住客数量、餐饮类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、之前的取消预订次数、预订房间类型、分配房间类型、预订修改次数、押金类型、代理商信息、公司信息、等待时间、客户类型、平均每日房价、停车位需求、特殊需求总数、预订状态以及预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings 2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分以及收益管理等领域。
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：适用于旅游行业、酒店管理、数据挖掘等领域的学术研究，如预测预订取消率、分析影响预订取消的关键因素、客户行为模式分析等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，尤其在优化收益管理、改进客户服务、制定营销策略、提升预订转化率等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，如调整定价策略、优化库存管理、针对性地进行营销活动。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、酒店管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，构建预测模型，帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
