酒店预订数据集HotelBookingDataset-raffaellodaurbino

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，旅游管理，商业智能

数据概述：该数据集记录了酒店预订的相关数据，适用于酒店预订行为分析，时间序列预测等任务。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：数据涵盖了多个国家和地区的酒店，包括不同类型的酒店（如城市酒店，度假酒店）。数据维度：数据集包括预订日期，入住日期，离店日期，酒店类型，客人来源地，预订渠道，住宿天数，房间类型，是否取消预订，客人年龄，客人国籍，特殊需求等信息。还包括其他可能影响预订行为的变量，如季节性，节假日等。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系统的公开数据，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于酒店行业的预订行为分析，客户行为研究，时间序列预测，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在酒店管理，旅游管理，商业智能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：适用于酒店预订行为，客户偏好，季节性影响等学术研究，如预订模式的演变，客户细分分析等。行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在预订预测，定价策略，客户关系管理等方面。决策支持：支持酒店预订预测和策略优化，帮助酒店管理者制定科学的定价，促销和客户服务决策。教育和培训：作为酒店管理，旅游管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，客户行为分析等技术。此数据集特别适合用于探索酒店预订行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化酒店运营管理，提高客户满意度和酒店盈利能力。