酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-cbest316
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预订取消, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 客户细分
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店的预订信息以及相关的取消情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年至2017年期间的酒店预订信息。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的酒店预订，但未明确具体国家或地区分布。
数据维度：数据集包括预订状态、入住时间、住宿时长、入住人数、餐饮类型、国籍、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、历史取消记录、预订房间类型、分配房间类型、预订变更次数、押金类型、代理商、公司、等待时间、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊要求总数、预订状态和预订状态日期等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行初步的数据清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于旅游行业分析、客户行为研究和预订取消预测等。
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：适用于旅游行业、酒店管理和数据科学领域的学术研究，如酒店预订行为分析、取消因素研究、客户细分等。
行业应用：为酒店管理、在线旅游平台（OTA）和旅游服务商提供数据支持，尤其在预测预订取消、优化定价策略、改善客户体验等方面。
决策支持：支持酒店和旅游企业的决策制定，例如优化营销策略、调整运营模式、提升收益管理能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的关键因素，构建预测模型，帮助用户实现提高预订量、优化资源配置、提升客户满意度的目标。
