酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-ahmedessamahmedamine
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, 预测模型, 市场营销, 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平台的数据，记录了酒店预订的相关信息，包括预订状态、客户信息、入住时间等，旨在用于分析和预测酒店预订取消行为。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，具体时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但包含了酒店类型（度假酒店和城市酒店）和国家信息，推测为全球范围内的酒店预订数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如酒店类型（hotel）、预订是否取消（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住日期、入住时长、入住人数、儿童数量、婴儿数量、餐饮类型、客户来源国家（country）、市场细分（market_segment）、分销渠道（distribution_channel）、是否为重复入住客户（is_repeated_guest）、历史取消记录、预订房间类型、分配房间类型、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）、停车位需求、特殊要求总数、预订状态、预订状态更新日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel booking.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理，便于分析使用。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测、市场营销策略制定等领域。
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：适用于旅游管理、市场营销、数据科学等领域的学术研究，如客户行为分析、取消预测模型构建、影响预订取消的因素分析等。
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、改进客户服务、提高入住率、预测营收等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、优化预订流程、降低损失。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解酒店预订数据分析。
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，帮助酒店提高运营效率和盈利能力。
