酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-ahmadalqawasmeh
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 旅游行业, 客户细分, 机器学习, 预订取消
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订相关的详细信息，包括预订状态、客户信息、入住日期、住宿时长、价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2015年至2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确限定酒店地理位置，但包含了客户来源国家信息。
数据维度：数据集包括“hotel”（酒店类型）、“is_canceled”（预订是否取消）、“lead_time”（预订提前时间）、“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）、“meal”（膳食类型）、“country”（客户来源国家）、“market_segment”（市场细分）、“distribution_channel”（分销渠道）、“is_repeated_guest”（是否为重复客户）、“deposit_type”（押金类型）、“adr”（平均每日房价）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_data.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据集来源于酒店预订系统，数据已进行清洗和整理，确保数据质量。
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优化等应用。
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：适用于酒店行业客户行为分析、预订取消原因分析等方面的学术研究，例如预测模型的构建与评估。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、收益管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行预订策略调整、定价优化、客户细分等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，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预订取消的影响因素，构建预测模型，帮助酒店优化运营策略，提高收益。
