酒店预订数据分析数据集HotelReservationDataAnalysis-geetanjali1sharma
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订，客户行为，时间序列分析，市场分析，旅游行业，预订状态，客户细分，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的数据，记录了酒店预订相关的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了预订的时间信息，包括预订开始时间（StartUtc）、结束时间（EndUtc）和创建时间（CreatedUtc）。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测可能涉及全球范围内的酒店预订。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：预订开始和结束时间、预订创建时间、入住晚数（NightCount）、总费用（NightCost_Sum）、入住人数（GuestCount_Sum）、提前预订天数（LeadTime）、入住时长（StayLength）、取消原因（CancellationReason）、结算方式（SettlementType）、预订状态（ReservationState）、来源渠道（Origin）、预订来源（CommanderOrigin）、旅行社（TravelAgency）、是否在线登记（IsOnlineCheckin）、国籍代码（NationalityCode）、性别（Gender）、客户分类（Classification）、年龄组（AgeGroup）、是否有邮箱（HasEmail）、企业时区（EnterpriseTimeZone）、业务板块（BusinessSegment）、等级（Tier）、房价ID（RateId）等。
数据格式：CSV格式，文件名为reservations.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。该数据集适合用于客户行为分析、市场趋势研究和酒店运营优化等领域。
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：适用于酒店预订行为分析、客户细分研究、市场需求预测等学术研究。
行业应用：为酒店行业、旅游行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、收益管理（Revenue Management）、市场营销等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行定价策略优化、市场推广策略制定以及运营效率提升。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订业务。
此数据集特别适合用于探索预订行为与各种因素之间的关系，例如提前预订天数、入住时长、取消原因、客户国籍等，从而帮助用户优化决策，提高酒店运营效率和客户满意度。
