酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-vinayakashastri
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, 客户细分, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 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，记录了酒店预订的详细信息，包括预订是否被取消以及相关的客户和预订属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了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国家或地区，但包含了来自全球不同国家/地区的客户预订。
数据维度：数据集包括酒店类型（度假酒店或城市酒店）、预订取消状态、提前预订天数、入住日期、入住时长、入住人数、餐饮偏好、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消记录、预订房间类型、分配房间类型、预订修改次数、押金类型、代理商、公司、等待时间、客户类型、平均每日房价、停车位需求、特殊要求数量、预订状态、预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测以及酒店运营优化研究。
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：适用于酒店预订行为、客户流失分析、影响预订取消的关键因素研究等学术研究。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，尤其是在预测取消率、优化定价策略、改善客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，如制定营销策略、优化库存管理、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和酒店运营。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，并构建预测模型，以帮助酒店优化运营策略，提高收益。
