酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-rickywijayaaa
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订，客户行为，取消预测，机器学习，时间序列分析，市场细分，客户关系管理，数据挖掘
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及其最终是否被取消的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了多个年份的酒店预订信息，具体年份包括2016年和2017年。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但包含了不同国家/地区的客户预订记录。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如酒店类型、提前预订天数、入住日期、入住时长、成人/儿童/婴儿数量、用餐类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消预订次数、预订房间类型、分配房间类型、预订更改次数、押金类型、代理人、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价（ADR）、是否需要停车位以及预订状态（已取消或未取消）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行标准化处理，方便用户进行机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分和客户关系管理等领域。
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：适用于酒店行业客户行为分析、预订取消影响因素分析等学术研究，如预测模型构建、时间序列分析等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，尤其在提升预订管理效率、优化定价策略、改善客户服务等方面具有实用价值。
决策支持：支持酒店管理层做出数据驱动的决策，例如优化营销活动、预测未来入住率、制定个性化服务方案。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和酒店管理相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测模型。
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，提高收益。
