旅游度假酒店预订消费预测数据集TourismResortHotelBookingConsumptionPrediction-saisriteja
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 消费预测, 旅游数据, 机器学习, 预测模型, 客户行为, 市场分析, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自旅游度假酒店的预订信息，记录了酒店预订相关的详细数据，旨在用于预测每间夜的消费金额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年到2018年的酒店预订交易信息。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可推断为度假酒店的预订数据，可能覆盖多个地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如预订日期、入住日期、退房日期、渠道代码、主要产品代码、成人/儿童数量、出行者ID、度假区区域代码、度假区类型代码、预订房型代码、入住晚数、季节/假日代码、居住地州代码、度假区州代码、总入住人数、会员年龄段、预订类型代码、会员ID、集群代码、预订状态代码、度假区ID以及每间夜的消费金额。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，其中CSV文件包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和提交模板（sample_submission.csv），XLSX文件（Data_Dictionary.xlsx）提供了字段说明。
来源信息：数据来源于公开的竞赛数据集，已进行匿名化处理，但保留了关键的预订特征。
该数据集适合用于探索酒店预订相关的消费者行为，以及构建预测模型。
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：适用于旅游经济学、市场营销和数据科学领域的学术研究，如预测酒店收入、分析客户消费模式、评估营销活动效果等。
行业应用：可以为酒店行业、旅游平台提供数据支持，特别是在需求预测、定价策略、客户关系管理等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的定价策略、优化营销预算、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解预测建模和数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响酒店消费的关键因素，建立预测模型，优化酒店运营策略，并提升用户体验。
