酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-gulnazanwer
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, 机器学习, 客户细分, 预测模型, 时间序列分析, 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。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了酒店预订的时间范围，起始年份为2015年，结束年份为2017年。
地理范围：数据覆盖了酒店预订相关的全球范围内的客户。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订取消状态、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、儿童及婴儿数量、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、历史取消及未取消订单数量、预订房间类型、分配房间类型、预订修改次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊要求总数、预订状态、预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel data.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测和市场趋势研究。
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：适用于酒店管理、旅游经济学和数据科学领域的学术研究，如预测酒店预订取消率、分析影响预订取消的关键因素、评估营销策略的有效性等。
行业应用：可以为酒店行业、在线旅游平台（OTA）提供数据支持，尤其是在优化定价策略、改进客户服务、预测需求、提升收益管理方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的预订管理策略，提高入住率，减少损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和酒店管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和数据分析在酒店业的应用。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的各种因素，并构建预测模型，从而帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
