酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-parthdevrani
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, 旅游行业, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店客户的预订信息及其最终是否取消预订的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖2017年至2018年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为酒店预订相关的全球性数据。
数据维度：数据集包括预订ID、成人数量、儿童数量、周末入住晚数、平日入住晚数、膳食计划类型、是否需要停车位、预订房间类型、提前预订时间、到达年份、到达月份、到达日期、市场细分类型、是否为重复入住客人、之前的取消次数、之前未取消的预订次数、每间房平均价格、特殊要求数量、预订状态等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Reservations.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测、客户细分和市场营销策略研究。
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、旅游行业和数据科学领域的学术研究，如客户行为模式分析、预订取消影响因素分析等。
行业应用：可以为酒店行业、在线旅游平台等提供数据支持，特别是在优化定价策略、提高入住率、改进客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行预订管理、市场营销策略制定和风险控制。
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案例分析素材，帮助学生和研究人员理解客户预订行为和预测模型构建。
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，建立预测模型，帮助酒店优化运营管理，提高收益。
