酒店预订消费预测数据集HotelBookingConsumptionPredictionDataset-experty14
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 消费预测, 旅游行业, 机器学习, 数据分析, 客户行为, 预测模型, 时间序列
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，并提供了用于预测每间客房每晚的消费金额的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明具体的时间范围，但根据“booking_date”、“checkin_date”和“checkout_date”等字段推测，数据涵盖了酒店预订的时间信息。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但涵盖了酒店预订的多个维度，包括度假村区域和类型。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“reservation_id”（预订ID）、“booking_date”（预订日期）、“checkin_date”（入住日期）、“checkout_date”（退房日期）、“channel_code”（渠道代码）、“main_product_code”（主要产品代码）、“numberofadults”（成人数量）、“numberofchildren”（儿童数量）、“persontravellingid”（旅行者ID）、“resort_region_code”（度假村区域代码）、“resort_type_code”（度假村类型代码）、“room_type_booked_code”（预订房间类型代码）、“roomnights”（入住晚数）、“season_holidayed_code”（季节假日代码）、“state_code_residence”（居住地州代码）、“state_code_resort”（度假村所在州代码）、“total_pax”（总入住人数）、“member_age_buckets”（会员年龄段）、“booking_type_code”（预订类型代码）、“memberid”（会员ID）、“cluster_code”（集群代码）、“reservationstatusid_code”（预订状态代码）和“resort_id”（度假村ID）。同时，train.csv中还包含目标变量“amount_spent_per_room_night_scaled”（每间客房每晚的消费金额）。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，其中train.csv和test.csv包含主要的数据特征，sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式，Data_Dictionary.xlsx提供了数据字典，方便理解各个字段的含义。
来源信息：数据来源于酒店预订平台，经过了处理和清洗，以便用于预测建模。
该数据集适合用于酒店预订数据分析、客户行为分析和消费金额预测。
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：适用于旅游行业和数据科学领域的学术研究，例如酒店预订消费行为分析、影响消费金额的因素分析、以及基于时间序列的预测模型研究等。
行业应用：可以为酒店、旅游平台等提供数据支持，特别是在客户关系管理、定价策略优化、市场预测、个性化推荐等方面。
决策支持：支持酒店及相关行业进行更精准的营销策略制定、资源分配规划以及收益管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、预测建模等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据分析和预测建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订消费金额的关键因素，构建预测模型以提高收入管理效率，并为酒店行业提供数据驱动的决策支持。
