酒店预订数据分析数据集HotelBookingAnalysisDataset-sashaemelianov
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店业，预订分析，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，商业智能，旅游管理
数据概述： 该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2017年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的酒店，包括欧洲、亚洲等地的热门旅游目的地。
数据维度：数据集包括预订日期、入住日期、客房类型、价格、客户来源、入住时长、取消情况等变量。还包括酒店的类型、星级、位置等附加信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于酒店预订平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于酒店行业的预订预测、收益管理、客户行为分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于酒店预订预测、客户行为分析、市场趋势研究等，如预测未来的预订量、分析客户偏好等。
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、定价策略、客户服务优化方面。
决策支持：支持酒店的管理决策和策略优化，帮助酒店制定科学的定价、促销和资源分配策略。
教育和培训：作为酒店管理、商业分析及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索酒店预订数据的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化酒店运营和管理，提高客户满意度和酒店收益。
