酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-barathsrinath
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, 旅游行业, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订信息及其取消情况，主要用于分析影响预订取消的因素并构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2015年至2017年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的酒店预订，包括不同国家和地区的客户预订信息。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订状态、入住时间、入住时长、客户信息、预订渠道、价格等多个维度的数据，共包含32个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行清洗和整理。
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营销策略优化等领域。
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、酒店管理等领域的学术研究，如影响酒店预订取消的关键因素分析、客户细分研究等。
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、提高入住率、改善客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定数据驱动的决策，如预测未来预订取消量、调整营销策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，构建预测模型，帮助酒店提升运营效率和客户满意度。
