酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-smac91
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和取消情况，用于分析预订行为和预测预订取消的概率。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：数据覆盖全球范围内的酒店预订，但未明确具体酒店位置。
数据维度：数据集包括酒店类型、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、国籍、市场细分、分销渠道、是否为重复入住客人、历史取消次数、历史未取消预订数量、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、预订状态以及预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和建模。数据已进行基本清洗和结构化处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户细分、预订取消预测以及市场营销策略优化。
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、旅游行业和数据挖掘领域的学术研究，例如预测模型构建、客户行为分析、市场趋势分析等。
行业应用：为酒店业、旅游服务提供商和在线旅行社提供数据支持，例如优化定价策略、提升客户满意度、减少预订取消损失等。
决策支持：支持酒店管理层和市场营销团队进行决策，如制定个性化营销方案、优化资源分配、提升运营效率等。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索预订取消的影响因素，构建预订取消预测模型，并为酒店业的经营管理提供数据支持。
