酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-baiqi301
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, 预测模型, 时间序列分析, 市场营销, 数据挖掘, 旅游行业
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以及取消情况，可用于预测酒店预订是否会被取消。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2015年至2017年期间的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确限定地理范围，但包含酒店预订相关的国家信息。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，例如：酒店类型、预订是否取消、提前预订天数、入住日期、周末入住天数、平日入住天数、成人数量、儿童数量、婴儿数量、餐饮类型、国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客人、之前的取消次数、之前未取消的预订数、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、等待天数、客户类型、平均每日房价、所需的停车位、特殊要求总数、预订状态和预订状态日期。
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，已进行清洗和标准化处理。
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。
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、旅游行业相关的学术研究，例如预测预订取消的影响因素分析、客户细分研究等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，尤其是在预测预订取消、优化定价策略、改善客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的预订政策、优化资源分配和提升收益管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解酒店预订数据分析。
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，帮助用户构建预测模型、优化营销策略和提升客户满意度。
