酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-profesorivanayala
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预订取消, 数据分析, 预测模型, 客户细分, 机器学习, 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，记录了酒店预订的详细信息，包括预订状态、客户信息、入住时间等。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：数据未明确标明国家或地区，但包含了来自不同国家的客户预订记录。
数据维度：数据集包括32个字段，涵盖了酒店类型、预订状态（是否取消）、提前预订时间、入住日期、住宿时长、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、是否为重复客户、历史取消记录、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）、停车位需求、特殊需求总数、预订状态、预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hot_book.csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源于酒店预订系统，已进行匿名化处理，并包含了丰富的预订信息，适合用于分析客户预订行为、预测预订取消、进行市场细分等。
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，如预测预订取消率、分析客户预订行为模式、评估营销策略效果等。
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、提升客户满意度、改善运营效率、预测入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理人员制定更有效的市场营销策略、优化资源分配、提升收益管理能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，预测预订取消的可能性，帮助酒店优化运营策略，提高盈利能力。
