酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-sinaexe
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, 预测模型, 旅游行业, 数据分析, 机器学习, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订的相关信息，包括预订是否被取消、客户特征、预订细节等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出具体时间范围，但从“arrival_date_month”等字段推测，数据覆盖了酒店预订的完整周期。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可能包含来自不同地区的酒店预订信息。
数据维度：数据集包含50多个字段，涵盖了预订取消状态（is_canceled）、提前预订时间（lead_time）、入住日期、住宿时长、入住人数、重复入住情况、历史取消记录、特殊需求、房价、预订渠道、房间类型、押金类型、客户类型等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings_clean.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和特征工程处理，方便直接使用。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析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：适用于酒店管理、旅游经济、数据挖掘等领域的学术研究，如预测预订取消率、分析客户预订行为、评估影响取消的关键因素等。
行业应用：为酒店行业、在线旅游平台（OTA）提供数据支持，尤其在优化定价策略、预测入住率、改善客户服务、制定营销活动等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的预订管理策略，提升收益管理水平，减少损失。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于构建预订取消预测模型，分析影响预订取消的关键因素，从而帮助酒店优化运营策略，提升客户满意度。
