酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-hajer8
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, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 客户细分, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店的预订信息以及相关的客户行为，用于分析预订取消的原因和预测。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：数据涵盖了不同国家和地区的酒店预订信息。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订状态（是否取消）、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、餐食类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消和未取消的预订数量、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、预订状态和预订状态日期等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分和个性化推荐等领域的研究。
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：适用于酒店行业、旅游行业、数据科学领域的学术研究，如预测模型构建、客户行为分析、影响预订取消的因素分析等。
行业应用：为酒店管理、旅游公司提供数据支持，特别是在优化定价策略、提升客户体验、减少损失等方面。
决策支持：支持酒店和旅游行业的决策制定，例如预测需求、优化营销策略、提升运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据分析和预测模型构建。
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，构建预测模型，帮助用户优化酒店运营策略，提升客户满意度，并实现收益最大化。
