酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-madhavjk
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, 数据分析, 旅游行业, 机器学习, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订的相关信息，包括预订状态、入住时间、客户信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年至2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据覆盖全球范围内的酒店预订情况，但未明确具体国家或地区占比。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订是否取消、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、餐饮类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消记录、预订房间类型、分配房间类型、预订变更次数、押金类型、代理商信息、公司信息、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、预订状态以及预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便数据分析与建模。数据已进行初步处理，适用于直接分析。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场策略制定等。
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：适用于酒店行业、旅游行业等领域的学术研究，如预测预订取消率、分析客户预订行为特征、评估市场推广效果等。
行业应用：可以为酒店、旅游服务商提供数据支持，尤其是在优化定价策略、改善客户服务、提高入住率和收益等方面。
决策支持：支持酒店管理层和市场营销部门进行决策，例如预测需求、优化资源配置、调整营销策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关算法，进行实践操作。
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，从而帮助酒店优化运营策略，提高盈利能力。
