旅馆预订数据集HostelBookingDataset-imnoob
数据来源：互联网公开数据
标签：旅馆业，预订数据，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，旅游经济，商业智能
数据概述： 该数据集记录了旅馆的预订信息，适用于预订预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2019年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的旅馆，具体包括亚洲，欧洲，美洲等地的热门旅游城市。
数据维度：数据集包括每日预订数据，涵盖预订日期，旅馆编号，房间类型，预订量，入住率，价格等变量。还包括影响预订的历史数据和市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于旅馆行业的预订预测，商业分析，旅游经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测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：适用于旅馆预订预测，入住率分析，价格策略研究等学术研究，如预订波动的季节性分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为旅馆行业提供数据支持，特别是在需求预测，价格优化和营销策略制定方面。
决策支持：支持旅馆的预订预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和资源分配决策。
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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索旅馆行业预订预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化定价和资源分配，提高入住率和盈利能力。
