酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-joychakraborty2000
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预订取消, 市场分析, 客户细分, 机器学习, 数据分析, 预测模型
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，包括预订是否被取消、预订的详细信息以及客户信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了多个年份的酒店预订信息，具体时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的酒店，但未明确具体国家或地区分布。
数据维度：数据集包括“hotel”（酒店类型）、“is_canceled”（是否取消预订）、“lead_time”（提前预订天数）、“arrival_date_year”（入住年份）、“arrival_date_month”（入住月份）、“stays_in_weekend_nights”（周末入住天数）、“adults”（成人数量）、“children”（儿童数量）、“country”（国籍）、“market_segment”（市场细分）、“distribution_channel”（分销渠道）、“adr”（平均每日房价）等32个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户流失预测和市场营销策略研究。
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、旅游管理和数据科学领域的学术研究，如客户取消预订的影响因素分析、预订行为模式分析等。
行业应用：为酒店管理系统、在线旅游平台提供数据支持，尤其在预测客户取消预订、优化定价策略、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持酒店管理人员制定更有效的营销策略、优化资源配置和提升运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解酒店预订数据和客户行为。
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，从而优化酒店的运营管理和客户服务。
