酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-ehmahnuel
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, 旅游行业, 数据挖掘, 客户细分, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店的预订信息以及最终的入住情况，用于分析影响酒店预订取消的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2015年至2017年第一季度期间的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确标明酒店的具体位置，但包含国家代码，可以用于进行地域性分析。
数据维度：数据集包含32个字段，涵盖了预订信息、入住信息、客户信息、价格信息等，例如酒店类型（hotel）、是否取消预订（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）、国籍（country）、市场细分（market_segment）、分销渠道（distribution_channel）、是否为重复预订客户（is_repeated_guest）、之前的取消次数（previous_cancellations）、预订房间类型（reserved_room_type）、分配房间类型（assigned_room_type）、预订更改次数（booking_changes）、押金类型（deposit_type）、代理商（agent）、公司（company）、等待时间（days_in_waiting_list）、客户类型（customer_type）、平均每日房价（adr）、停车位需求（required_car_parking_spaces）、特殊要求（total_of_special_requests）、预订状态（reservation_status）以及预订状态日期（reservation_status_date）。
数据格式：CSV格式，文件名为Q1_hotel_bookings.csv，方便数据分析和处理。
数据来源于酒店预订系统，数据已进行初步的清洗和整理，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、客户行为分析等研究。
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：适用于酒店管理、旅游行业、客户关系管理等领域的学术研究，如预订取消影响因素分析、客户细分、入住率预测等。
行业应用：可以为酒店、在线旅行社（OTA）等提供数据支持，特别是在优化定价策略、改善客户体验、提高收益管理等方面。
决策支持：支持酒店管理层做出数据驱动的决策，如调整营销策略、优化预订流程、预测需求等。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析、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酒店预订数据。
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，帮助用户优化预订流程、提升预测准确度，从而提高酒店的运营效率和盈利能力。
