酒店预订数据分析数据集HotelBookingDataAnalysis-halamostafa
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 市场分析, 预订取消, 价格预测, 客户细分, 旅游行业, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的数据，记录了酒店预订的相关信息，用于分析客户预订行为、市场趋势等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了预订信息及其状态，包含预订日期等时间相关信息。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但可推断为酒店预订相关的全球或区域性数据。
数据维度：数据集包括“Booking_ID”（预订编号），“number of adults”（成人数量），“number of children”（儿童数量），“number of weekend nights”（周末入住夜数），“number of week nights”（平日入住夜数），“type of meal”（用餐类型），“car parking space”（停车位），“room type”（房间类型），“lead time”（提前预订天数），“market segment type”（市场细分类型），“repeated”（是否重复预订），“P-C”（可能取消），“P-not-C”（未取消），“average price”（平均价格），“special requests”（特殊要求），“date of reservation”（预订日期），“booking status”（预订状态）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Booking.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测、价格敏感度分析等。
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、酒店管理和市场营销相关的学术研究，如客户细分、预订行为分析、价格弹性研究等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，特别是在优化定价策略、预测入住率、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行战略决策，如调整营销策略、优化资源配置、提升收益管理等。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店行业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订的因素，预测预订取消的可能性，优化定价策略，提升客户体验。
