酒店预订取消预测数据集HotelReservationCancellationPrediction-abdulrhmanrashwan
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, 客户细分, 市场分析, 机器学习, 酒店管理
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店客户的预订信息及其最终是否取消预订的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2017年至2018年的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为酒店的运营数据。
数据维度：包括“Booking_ID”（预订编号）、“no_of_adults”（成人数量）、“no_of_children”（儿童数量）、“no_of_weekend_nights”（周末夜晚数）、“no_of_week_nights”（平日夜晚数）、“type_of_meal_plan”（膳食计划类型）、“required_car_parking_space”（是否需要停车位）、“room_type_reserved”（预订房间类型）、“lead_time”（提前预订时间）、“arrival_year”（到达年份）、“arrival_month”（到达月份）、“arrival_date”（到达日期）、“market_segment_type”（市场细分类型）、“repeated_guest”（是否为重复客户）、“no_of_previous_cancellations”（之前取消次数）、“no_of_previous_bookings_not_canceled”（之前未取消预订次数）、“avg_price_per_room”（每晚平均房价）、“no_of_special_requests”（特殊要求数量）和“booking_status”（预订状态）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Reservation.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：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、客户细分和取消预测模型构建。
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、旅游经济学等领域的研究，如客户预订行为分析、取消原因研究等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在优化定价策略、提升客户满意度、预测入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，如优化营销策略、调整运营管理模式、预测营收等。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析等课程的教学案例，帮助学生理解酒店运营和数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，构建预测模型，提高酒店的运营效率和盈利能力。
