酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-jonathanr0
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, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 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，记录了酒店预订的详细信息以及取消情况，用于分析客户行为和预测预订取消。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2015年至2017年。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含不同国家和地区的酒店预订信息。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订状态（是否取消）、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、餐食类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否重复预订、历史取消次数、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、停车位需求、特殊要求数量、预订状态、预订状态日期等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分和个性化推荐等方面的研究。
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：适用于旅游行业数据分析、客户行为分析、预测建模等领域的学术研究，如酒店预订取消原因分析、影响因素研究等。
行业应用：可以为酒店行业、旅游服务提供商等提供数据支持，尤其是在优化定价策略、提升客户满意度、改进营销活动和提高营收方面。
决策支持：支持酒店管理层做出更明智的决策，例如优化预订管理流程、调整市场策略、预测入住率等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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，构建预测模型，帮助用户实现优化预订管理、提高入住率、提升客户满意度等目标。
