酒店预订数据分析数据集HotelReservationAnalysisDataset-abdulrhmanrashwan
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 市场细分, 预订取消, 价格预测, 旅游行业, 数据挖掘, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订相关的详细信息，用于分析客户行为和预测预订趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了酒店预订的记录，包含预订年份、月份和日期。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可以用于分析不同市场细分下的预订行为。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：Booking_ID（预订编号）、no_of_adults（成人数量）、no_of_children（儿童数量）、no_of_weekend_nights（周末入住晚数）、no_of_week_nights（平日入住晚数）、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（提前预订天数）、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（之前的取消次数）、no_of_previous_bookings_not_canceled（之前未取消的预订次数）、avg_price_per_room（平均每间房价格）、no_of_special_requests（特殊要求数量）、booking_status（预订状态）。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Reservation.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和清洗，适合用于分析和建模。
该数据集适合用于酒店行业的数据分析、客户行为研究和预测建模。
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、旅游行业和市场营销领域的学术研究，例如客户行为分析、预订趋势预测、市场细分研究等。
行业应用：可以为酒店、旅游公司提供数据支持，特别是在优化定价策略、改善客户服务、提高入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定数据驱动的决策，优化运营策略，提升盈利能力。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析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数据，进行实操练习。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订的关键因素，例如提前预订时间、价格、市场细分等，帮助用户优化预订流程、提升客户满意度。
