酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-maryamahmadizadeh
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, 预测模型, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理
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、客户信息以及预订取消相关的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明起始和结束时间，但包含年份信息（如2015年）。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但酒店类型为“Resort Hotel”和“City Hotel”，推测数据可能来自全球范围内的酒店。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：酒店类型（hotel）、预订是否取消（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住日期（arrival_date_year, arrival_date_month, arrival_date_day_of_month）、入住时长（stays_in_weekend_nights, stays_in_week_nights）、入住人数（adults, children, babies）、餐饮类型（meal）、入住国家（country）、市场细分（market_segment）、分销渠道（distribution_channel）、是否为重复入住客人（is_repeated_guest）、历史取消记录（previous_cancellations）、历史未取消预订数量（previous_bookings_not_canceled）、预订房间类型（reserved_room_type）、实际分配房间类型（assigned_room_type）、预订修改次数（booking_changes）、押金类型（deposit_type）、代理商（agent）、公司（company）、等待天数（days_in_waiting_list）、客户类型（customer_type）、平均房价（adr）、停车位需求（required_car_parking_spaces）、特殊要求总数（total_of_special_requests）、预订状态（reservation_status）、预订状态日期（reservation_status_date）以及联系方式等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的酒店预订数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测、市场趋势分析等。
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，例如预订取消因素分析、客户行为模式研究等。
行业应用：为酒店、旅游公司提供数据支持，用于优化定价策略、改善客户服务、预测入住率，以及提高运营效率。
决策支持：支持酒店管理层进行数据驱动的决策，如制定更有针对性的营销活动、优化预订政策等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能和预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索预订取消的影响因素，构建预测模型，从而帮助酒店和旅游行业优化运营策略、提升盈利能力。
