酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-kenahyee
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预订取消预测, 机器学习, 旅游行业, 数据分析, 客户细分, 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和取消情况。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：数据未明确指出具体地理范围，但包含了来自不同国家（如PRT, GBR等）的客户预订信息。
数据维度：数据集包括酒店类型（Resort Hotel, City Hotel）、预订取消状态（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住日期、入住时长、入住人数、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消记录、预订房间类型、分配房间类型、预订修改次数、押金类型、代理商信息、公司信息、等待天数、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊要求数量、预订状态、预订状态更新日期等。
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：数据来源于酒店预订系统，已进行标准化处理，方便分析。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测、市场细分等研究。
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、旅游经济学等领域的学术研究，如客户流失分析、预订行为模式研究等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在优化定价策略、提升入住率、预测预订取消、个性化客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理人员制定数据驱动的决策，优化运营效率，提升盈利能力。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和酒店运营。
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，帮助酒店优化运营策略，提升客户满意度。
