酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-dhaneshanirudhgore
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 订单取消, 预测模型, 客户分析, 旅游行业, 数据挖掘, 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，记录了酒店客户的预订信息及其最终是否取消预订的情况。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：数据未明确标明地理范围，但从国家代码（如PRT代表葡萄牙）和酒店类型推测，数据可能来源于欧洲及其他地区的酒店。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订取消状态、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、用餐方式、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、历史取消次数、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、订单状态、订单状态日期、客户姓名、邮箱、电话、信用卡等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据，已经过一定程度的清洗和整理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析等研究。
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：适用于酒店管理、旅游经济学等领域的学术研究，如客户流失分析、预订行为模式研究等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在优化定价策略、提升客户满意度、改进营销活动等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行预订管理、资源分配和风险控制，提高运营效率和盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和酒店管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预订趋势。
此数据集特别适合用于构建预订取消预测模型，帮助酒店预测预订取消的可能性，从而优化资源配置和提升收益。
