酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-alifarajnia
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, 客户分析, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 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，用于分析影响预订取消的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年至2017年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据国家代码（如PRT）推测，数据可能包含来自不同国家和地区的预订信息。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订取消状态、提前预订天数、入住日期、入住时长、入住人数、儿童和婴儿数量、用餐类型、国籍、市场细分、分销渠道、是否为重复入住客人、历史取消记录、历史未取消预订数量、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。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，包含多列结构化数据，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理和清洗，可以直接用于数据分析和建模。
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：适用于旅游行业数据分析、酒店预订取消影响因素研究、客户细分研究等。
行业应用：可以为酒店行业、旅游服务提供商提供数据支持，特别是在预测预订取消、优化定价策略、改善客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理部门的决策制定，例如优化营销策略、调整库存管理、提升收益管理水平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的关键因素，构建预测模型，帮助用户优化预订策略，提升收益管理水平。
