酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-sayande01
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预测模型, 旅游行业, 数据挖掘, 预订取消, 机器学习, 客户细分
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的数据，记录了酒店预订相关的详细信息，包括预订是否被取消、预订时间、入住时间、住宿时长、入住人数、客户来源、市场细分等。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酒店位置，但包含了入住客户的国家信息，覆盖范围较广。
数据维度：数据集包括32个字段，涵盖了预订的基本信息、客户特征、预订取消状态等，例如：酒店类型、是否取消、提前预订天数、入住日期、入住时长、入住人数、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价、停车位需求、特殊需求数量、预订状态、预订状态更新日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于酒店预订平台，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场营销策略优化等研究。
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：适用于酒店行业、旅游行业、数据科学等领域的学术研究，如预订取消原因分析、客户细分、预测模型构建等。
行业应用：可以为酒店管理、旅游服务提供数据支持，特别是在优化定价策略、提高入住率、改进客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定数据驱动的决策，如预测未来预订取消情况、优化营销活动、提升客户满意度等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测模型。
此数据集特别适合用于探索酒店预订取消的影响因素，构建预测模型，以及分析不同客户群体的行为差异，帮助用户提升酒店运营效率和盈利能力。
