酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-trcnguynlim
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预订取消, 预测模型, 数据分析, 旅游行业, 机器学习, 客户细分
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、客户信息、入住日期、住宿时长、价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年至2017年。
地理范围：数据主要覆盖欧洲地区的酒店。
数据维度：数据集包含32个字段，包括酒店类型（Resort Hotel/City Hotel）、预订是否取消（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住日期、入住时长、入住人数、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价（adr）、停车位需求、特殊要求数量、预订状态、预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测等相关领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于酒店预订行为、客户取消行为的学术研究，如客户细分、取消原因分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为酒店行业、旅游行业提供数据支持，特别是在优化定价策略、预测入住率、提升客户满意度方面。
决策支持：支持酒店管理层进行数据驱动的决策，如改进预订流程、优化营销活动、提升运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测模型。
此数据集特别适合用于探索酒店预订取消的影响因素，构建预测模型，帮助用户优化决策，提升酒店运营效率。
