酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-akashmishra369
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预订取消预测, 数据挖掘, 机器学习, 旅游行业, 客户细分, 时间序列分析
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和取消状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年至2017年。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但包含来自不同国家和地区的客户预订信息。
数据维度：数据集包括32个字段，涵盖了预订基本信息、客户信息、入住信息、价格信息、取消状态等多个维度，例如：酒店类型（Resort Hotel, City Hotel）、是否取消（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住日期、住宿天数、入住人数、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、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（adr）、特殊需求数量等。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场营销策略制定等研究。
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：适用于旅游行业数据分析、客户行为研究等领域的学术研究，如预测预订取消的因素分析、客户细分研究等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在优化预订管理、提升入住率、个性化营销策略制定等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行数据驱动的决策，如调整定价策略、优化客户服务、改进营销活动等。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预订取消的影响因素。
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，优化酒店运营效率和提升客户满意度。
