酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-alexisguttleingareis
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, 机器学习, 时间序列分析, 客户细分, 酒店管理, 预测模型
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以及最终是否取消预订的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个年份的酒店预订记录，包含预订日期、入住日期和取消日期等时间信息。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但包含了客户的国家信息，可以用于分析不同国家客户的预订行为差异。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如酒店类型、预订提前期、入住时长、入住人数、儿童数量、膳食类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、之前的取消次数、预订更改次数、订金类型、代理商信息、公司信息、等待时间、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊要求数量、预订状态日期等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含hotels_train.csv和hotels_test.csv两个文件，分别用于训练和测试机器学习模型。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行清洗和预处理，便于直接用于分析和建模。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分以及酒店运营策略优化。
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、数据科学等领域的学术研究，如预测客户取消预订的可能性、分析影响取消预订的关键因素、评估不同客户群体的预订行为差异等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在风险管理、收益管理、客户关系管理等领域，如优化定价策略、预测入住率、提高客户满意度等。
决策支持：支持酒店管理者制定更有效的营销策略、优化运营流程、提升资源利用效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解酒店运营的各个环节。
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，帮助用户优化预订管理流程，提升酒店收益和客户满意度。
