随机森林酒店预订预测数据集RandomForestHotelBookingPredictionDataset-tulikakarmokar
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订，预测，数据集，机器学习，随机森林，客户行为，数据分析，旅游行业
数据概述： 该数据集包含了酒店预订的相关数据，旨在用于预测酒店预订取消情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了多个月或季度，具体取决于数据集的原始时间范围。
地理范围：数据通常涵盖了特定地区或国家内的酒店。
数据维度：数据集包括了客户信息，预订信息，酒店信息以及预订取消状态等多个维度的数据。具体包括预订日期，入住日期，客户类型，酒店类型，房价，预订渠道，取消状态等。
数据格式：数据通常以CSV或Excel等常见数据格式提供，方便用户进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订平台或相关研究机构，已进行一定程度的清洗和预处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测，客户行为分析，市场趋势研究等领域，特别是在机器学习模型构建和评估方面具有重要价值。
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：适用于酒店预订取消预测，客户行为分析，市场细分等研究，如预测预订取消风险，分析客户偏好等。
行业应用：可以为酒店业提供数据支持，特别是在收益管理，客户关系管理和市场营销方面。
决策支持：支持酒店制定更有效的定价策略，优化客户服务，提高预订转化率。
教育和培训：作为数据分析，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法在酒店行业的应用。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，帮助用户实现更准确的预订预测，优化酒店运营策略，提高盈利能力。
