酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-youssefelbadry10
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, 市场细分, 数据挖掘, 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，记录了酒店的预订信息和取消情况。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：数据主要涵盖了酒店预订信息，未明确指出具体地理范围，但包含国家代码，可用于分析不同国家或地区的预订行为。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如酒店类型（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（成人、儿童、婴儿）、餐饮偏好、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、历史取消预订次数、预订房型、分配房型、预订变更次数、押金类型、代理人信息、公司信息、等待天数、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊要求总数、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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户细分、预订取消预测等研究，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：适用于酒店行业客户行为分析、预订取消影响因素分析、时间序列预测等学术研究。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在预测预订取消、优化定价策略、改善客户关系管理（CRM）等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、优化运营效率、提升收益管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等相关课程的辅助材料，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，建立预测模型，从而帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
