酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-gayathrirs1234
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, 市场细分, 机器学习, 数据分析, 旅游行业, 预测模型
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，主要用于分析预订取消的影响因素及预测。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：数据覆盖了全球范围的酒店预订，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订取消状态、提前预订天数、入住日期、入住时长、入住人数、儿童数量、餐饮偏好、国籍、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消次数、历史未取消预订次数、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、特殊要求数量、预订状态、预订状态日期等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便用户直接进行分析。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户细分、取消预测等研究，并可用于构建机器学习模型。
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、酒店管理等领域的学术研究，如酒店预订取消的影响因素分析、客户行为模式研究、价格弹性分析等。
行业应用：可以为酒店行业、OTA平台等提供数据支持，特别是在提升预订管理效率、优化定价策略、预测入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更精准的营销策略、优化运营流程，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据。
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，并构建预测模型，帮助用户优化决策，提升酒店运营效率。
