酒店预订取消预测数据集HotelReservationCancellationPrediction-sankara
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预测模型, 机器学习, 预订取消, 酒店管理, 客户细分, 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，记录了酒店预订的相关信息，以及最终的预订状态（是否取消）。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围涵盖2017年至2018年。
地理范围： 数据未明确指出地理范围，但根据数据字段推测可能来自某个或多个酒店集团。
数据维度： 数据集包括预订ID，入住人数，儿童数量，周末入住晚数，工作日入住晚数，膳食计划类型，是否需要停车位，预订房间类型，提前预订天数（lead_time），抵达年份，抵达月份，抵达日期，市场细分类型，是否为重复客人，之前的取消次数，之前未取消的预订数量，每间房的平均价格，特殊要求数量，以及最终的预订状态（Booking_status）。
数据格式： CSV格式，文件名为INNHotelsGroup.csv，方便数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于酒店预订系统，经过整理和匿名化处理，用于研究和预测分析。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析和市场细分等领域的研究。
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、旅游行业和数据科学领域的学术研究，如预订取消的影响因素分析、预测模型的构建与优化等。
行业应用： 可以为酒店行业提供数据支持，特别是在收益管理、客户关系管理和市场营销方面，帮助酒店优化运营策略。
决策支持： 支持酒店管理层进行预订管理、定价策略制定和客户服务优化，以提高入住率和营收。
教育和培训： 作为数据分析、机器学习和酒店管理相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解预订取消的影响因素和预测模型。
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，帮助酒店提升运营效率和客户满意度。
