酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-mostafaismail94
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, 旅游行业, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 客户细分
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、入住日期、价格等，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：数据记录了从2015年到2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的酒店预订，但未具体指明酒店位置。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订是否取消、提前预订时间、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、是否为重复客户、历史取消预订次数、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、预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于旅游行业的数据分析和预测，特别是在酒店预订取消预测、客户行为分析和市场策略优化方面。
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：适用于酒店预订取消行为的学术研究，如影响预订取消的因素分析、取消预测模型的构建和评估。
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、提升客户满意度、预测入住率和收益管理等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定数据驱动的决策，如优化营销活动、调整预订政策、改善客户服务。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、旅游管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索酒店预订取消的影响因素和预测模型，帮助用户实现优化酒店运营、提升客户满意度等目标。
