酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-sjatust8
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预测分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户流失, 预订取消, 风险评估
数据概述：
该数据集包含酒店预订相关的历史数据，记录了酒店预订信息以及最终是否被取消的状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了预订时间、入住时间等信息，可以推断为一段时间内的历史数据。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可以推测为酒店预订相关的全球或特定区域的数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括预订ID、入住人数、周末夜晚数、工作日夜晚数、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、之前未取消的预订数量、每间房的平均价格、特殊要求数量等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个CSV文件，如traincsv、testcsv等，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为酒店管理系统或公开的预订数据，已进行脱敏处理和结构化整理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析和风险评估。
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、旅游行业及相关领域的学术研究，例如客户流失预测、预订行为分析等。
行业应用：可以为酒店、OTA（在线旅行社）等提供数据支持，特别是在优化定价策略、提升客户满意度、预测入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定有效的营销策略、优化运营管理，并进行风险控制。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订相关的业务流程和数据分析方法。
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，预测预订取消的可能性，从而帮助用户优化运营策略，提高收益和客户满意度。
