酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-mahdikheirkhah
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预测模型, 数据分析, 旅游行业, 预订取消, 机器学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订的详细信息，包括预订状态、客户信息、入住日期、住宿时长等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年至2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确标明具体国家或地区，但包含了客户的国籍信息。
数据维度：数据集包含36个字段，包括酒店类型、预订是否取消、提前预订天数、入住日期、住宿天数、成人/儿童/婴儿数量、餐饮类型、客户国籍、市场细分、分销渠道、是否为回头客、历史取消次数、历史未取消预订数量、预订房间类型、分配房间类型、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均房价、停车位需求、特殊需求总数、预订状态、预订状态日期、客户姓名、电子邮件、电话号码和信用卡信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel_booking_CSV.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行整理和脱敏处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场趋势研究和数据挖掘等领域。
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、旅游经济学等领域的学术研究，例如预测酒店预订取消率、分析影响预订取消的因素、评估营销策略等。
行业应用：可以为酒店行业、旅游网站和在线旅行社提供数据支持，尤其是在优化定价策略、改进客户服务、提高预订转化率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的预订管理策略，优化资源分配，提高收益。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户预订行为。
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，建立预测模型，帮助用户优化酒店运营策略和提升客户满意度。
