数据概述：
本数据集收集了两类酒店（城市酒店与度假酒店）的预订行为数据，涵盖了客户预订时间、入住时长、随行人数、停车需求等多个维度。数据可用于分析客户预订习惯、预测入住需求、评估取消率等。所有涉及个人身份的信息均已删除，确保数据可公开使用。数据源来自经同行评审的研究文章，具备较高的研究参考价值。
字段说明（常见字段包括但不限于）：
hotel：酒店类型（“City Hotel”或“Resort Hotel”）
is_canceled：是否取消预订（1=是，0=否）
lead_time：从预订到入住之间的天数
arrival_date_year / month / day：计划到达的年份、月份、日期
stays_in_weekend_nights：周末夜晚的入住时长
stays_in_week_nights：工作日夜晚的入住时长
adults：成年住客人数
children：儿童住客人数
babies：婴儿数量
meal：所选餐食类型
country：客户来源国家代码
reserved_room_type / assigned_room_type：预订与实际分配的房型
booking_changes：预订修改次数
deposit_type：押金类型（如“Non Refund”, “Refundable”）
customer_type：客户类型（如“Transient”, “Group”）
required_car_parking_spaces：所需停车位数量
total_of_special_requests：特殊需求数量
数据格式：
表格型结构，常用格式为 CSV，适用于主流数据分析与建模工具。
时间范围：
数据覆盖多个完整年度的酒店预订记录，具体时间可根据数据字段进一步确认。
更新频率：
静态历史数据集，不定期更新，适用于一次性分析和建模任务。
适用场景：
酒店预订行为分析
取消率预测模型开发
客户群体画像分析
需求预测与资源配置优化
酒店运营管理与市场策略制定
数据来源：
原始数据来自发表在 Data in Brief（2019年2月，第22卷）的研究文章《Hotel Booking Demand Datasets》，作者包括 Nuno Antonio、Ana Almeida 和 Luis Nunes。数据中所含姓名、邮箱、电话及信用卡信息为合成内容，非真实用户信息。
