酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-ayush12nagar
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预测分析, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 客户画像, 风险评估
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，包括预订状态、客户信息、入住日期、入住时长、客户特征等。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：数据未明确标注地理范围，但从国家代码（如PRT）推测，数据可能涵盖全球范围内的酒店预订信息。
数据维度：数据集包含36个字段，涵盖酒店类型、预订状态、提前预订天数、入住时长、客户人数、客户来源、预订渠道、是否为重复客户、取消历史、预订房间类型、分配房间类型、预订更改次数、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（ADR）、停车位需求、特殊需求数量、预订状态、预订状态日期、客户姓名、邮箱、电话号码、信用卡信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户细分、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：适用于旅游行业、酒店管理、客户行为分析等领域的学术研究，如预测客户取消预订的可能性、分析影响酒店入住率的因素等。
行业应用：可以为酒店行业、旅游服务平台提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、收益管理、市场营销等方面。
决策支持：支持酒店管理者进行定价策略优化、库存管理、市场推广策略制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、酒店管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为模式和酒店运营管理。
此数据集特别适合用于探索酒店预订取消的规律与影响因素，帮助用户实现提高入住率、优化收益管理、改善客户体验等目标。
