酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-maheshathejani
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, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店客户的预订信息以及取消情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖多年，具体年份从2015年到2017年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的酒店预订，涉及多个国家和地区。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订取消状态、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、餐食类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、历史取消记录、预订房型、分配房型、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、平均房价、停车位需求、特殊要求数量、预订状态、预订状态更新日期等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、取消预测模型构建以及客户细分研究。
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、旅游行业以及数据科学领域的学术研究，如客户行为分析、取消原因分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为酒店管理、旅游平台等提供数据支持，特别是在优化定价策略、提高入住率、改善客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、风险管理方案以及客户关系管理措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据分析。
此数据集特别适合用于探索客户预订行为规律，预测预订取消的可能性，帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
