"英文标题：Global Hotel Industry Traffic Dynamics Statistics Database_2024
数据集概述
记录全球主要地区一般旅馆的线上预订与线下入住流量动态，覆盖2024年度完整周期的日度流量变化。数据按旅馆类型、经营区域、时间维度分层组织，颗粒度精确至单日、单旅馆层级，同步追踪线上预订（含预订渠道、取消率）与线下入住（含入住时段、客群结构）的联动特征。字段定义遵循住宿业流量监测的标准口径，可直接用于趋势分析与模型构建。
该数据集是刻画住宿业供需动态与消费行为的核心资源。线上预订与线下入住的流量联动直接反映市场需求波动、渠道转化效率及经营策略效果，掌握这类动态对于旅馆优化收益管理、平台调整流量分发、监管部门研判行业复苏均具有支撑作用。2024年度的同步监测数据可用于验证季度性消费规律、渠道转型效果及后疫情时代的市场恢复特征。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
monitor_date：监测日期，格式YYYY-MM-DD，指流量数据的统计当日hotel_type：旅馆类型，标识一般旅馆的经营属性，口径遵循住宿业分类标准online_booking_vol：线上预订量，单位间/夜，指当日通过线上渠道生成的有效预订数offline_checkin_vol：线下入住量，单位间/夜，指当日实际完成线下登记的入住数booking_cancel_rate：预订取消率，单位百分比，指当日线上预订的取消订单占比checkin_peak_period：入住峰值时段，标识当日线下入住流量最高的2小时窗口
适用场景
- 一般旅馆运营方分析渠道转化效率，优化价格与房源分配策略
- 住宿预订平台调整流量分发规则，提升精准匹配效率
- 文旅行业研究机构评估2024年住宿业消费趋势与渠道偏好
- 地方文旅部门监测区域旅馆入住率变化，研判旅游市场复苏情况
- 收益管理系统开发者构建动态定价模型的训练与验证"
