酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-yashj05
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, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 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，用于分析影响酒店预订取消的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，覆盖了2015年至2017年期间的酒店预订数据。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的酒店预订情况，但未明确具体国家或地区分布比例。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如酒店类型（度假酒店、城市酒店）、预订状态（已取消、已入住）、提前预订时间、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、之前的取消次数、预订房间类型、分配房间类型、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待时间、客户类型、平均每日房价（ADR）、是否需要停车位、特殊要求数量以及预订状态等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便数据分析和处理。
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，方便直接进行数据分析和建模。
该数据集适合用于旅游行业客户行为分析、预订取消预测和客户细分等领域的研究。
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：适用于旅游行业、酒店管理和数据科学领域的学术研究，如影响酒店预订取消的关键因素分析、客户行为模式研究等。
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、预测入住率、改善客户服务、提高收益管理水平等方面。
决策支持：支持酒店管理部门和旅游企业进行决策制定，例如优化营销策略、个性化客户服务、改进预订流程等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、旅游管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索酒店预订取消的影响因素，构建预测模型，帮助用户优化预订策略，提高酒店运营效率。
