客户预订旅行数据集CustomerBookingDataset-maulipatel18
数据来源：互联网公开数据
标签：客户预订，旅行数据，酒店预订，数据集，机器学习，预测分析，商业智能，旅游行业
数据概述：该数据集包含来自多个旅游平台的客户预订信息，适用于旅行预订预测，客户行为分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，具体包括欧洲，亚洲和北美的多个城市。
数据维度：数据集包括预订信息，涵盖预订日期，入住日期，离开日期，酒店名称，房间类型，价格，客户来源，客户评分，取消状态等变量。
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：数据来源于多个旅游平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游行业的预订预测，客户行为分析，市场趋势研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，预测分析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：适用于旅行预订预测，客户满意度分析，取消原因研究等研究，如预测预订量，分析客户偏好等。
行业应用：可以为旅游行业提供数据支持，特别是在需求预测，客户管理和服务优化方面。
决策支持：支持旅游平台的预订预测和策略优化，帮助商家制定科学的营销和定价策略。
教育和培训：作为商业分析，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预测分析，客户行为研究等技术。
此数据集特别适合用于探索客户预订旅行的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化客户管理和提升服务体验，提高旅游平台的竞争力。
