酒店预订预测人工智能数据集PredictHotelReservationAIDataset-ngngcnh

数据来源：互联网公开数据

标签：酒店业，预订预测，数据集，人工智能，机器学习，数据分析，商业智能，预测模型

数据概述：该数据集主要记录了酒店预订相关的数据，适用于酒店预订预测，机器学习模型训练等任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的酒店，包括不同类型的酒店如商务酒店，度假酒店等。数据维度：数据集包括预订日期，客人信息（如国籍，年龄），预订渠道，预订类型，住宿天数，房间类型，价格，促销活动，历史取消率等变量。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：数据来源于酒店业的公开数据，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，商业分析，人工智能研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，预测模型构建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，市场趋势预测等研究，如预订模式识别，客户偏好分析等。行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在需求预测，价格优化和客户管理方面。决策支持：支持酒店预订的预测和策略优化，帮助酒店制定科学的定价，促销和客户保留策略。教育和培训：作为商业分析，数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解预测模型，机器学习等技术。此数据集特别适合用于探索酒店预订的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化酒店运营和客户管理，提高酒店入住率和盈利能力。