酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-rajusingh0007
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, 酒店管理, 机器学习, 时间序列分析, 客户细分, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的数据，记录了酒店预订的详细信息及取消情况，可用于分析客户预订行为、预测预订取消概率等。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：数据未明确标注具体地理范围，推测为全球范围内的酒店预订数据。
数据维度：数据集包含36个字段，涵盖酒店类型、预订取消状态、提前预订天数、入住时长、入住日期、入住人数、餐饮偏好、国籍、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消情况、预订房型、分配房型、预订修改次数、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、特殊要求总数、预订状态、预订状态日期、客户姓名、电子邮件、电话号码和信用卡信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适用于酒店管理、旅游行业分析、客户行为研究和机器学习等领域。
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、旅游管理、市场营销等领域的学术研究，例如客户预订行为分析、预订取消影响因素研究、客户细分研究等。
行业应用：可以为酒店管理公司、在线旅游平台（OTA）和旅游服务提供商提供数据支持，特别是在预订取消预测、定价策略优化、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持酒店管理者进行入住率预测、资源分配优化、客户关系管理（CRM）和收益管理等决策。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、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分析。
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，构建预测模型，优化营销策略，提升酒店运营效率。
