印度酒店预订与取消分析数据集2021
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订,取消分析,客户行为,运营优化,客户满意度,房间类型,餐饮计划,预订时间,取消原因,季节性变化,市场细分,平均收益,收益损失,特殊请求,重复客人,停车空间
数据概述：
本数据集包含了2021年印度酒店的预订与取消记录，涵盖了大量与酒店运营和客户行为相关的关键信息。数据集包括预订详情、取消原因、入住时间、房间类型、餐饮计划、客户信息、特殊请求等，能够帮助研究人员深入理解酒店预订模式及客户行为特征。
数据用途概述：
该数据集适用于酒店运营优化、客户满意度提升、市场趋势分析等多种场景。研究人员可以利用此数据集分析房间类型和餐饮计划的受欢迎程度、预订时间对取消概率的影响、取消原因及其应对策略、季节性预订变化、平均收益及损失、特殊请求对房间选择的影响、重复客人对预订行为的影响以及停车空间的可用性对客户预订行为的影响。此数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握酒店管理中的关键知识与技能。
举例：
1. 数据集中显示，双人房（Double Room）是最受欢迎的房间类型，约占总预订量的40%。
2. 分析结果显示，提前30天以上预订的取消概率比提前1周内预订的取消概率高出约20%。
3. 通过对取消原因的分析，发现价格波动是导致取消的最常见原因，占比约35%。
4. 数据集揭示了显著的季节性变化，夏季（6月至8月）是酒店预订高峰期，平均每月预订量比其他月份高出30%。
5. 计算得出，平均每次预订为酒店带来约2000卢比的收益，而每次取消则导致约1500卢比的收益损失。
6. 特殊请求，如加床或早餐，会影响客户选择房间类型和餐饮计划，例如选择加床的客户更倾向于预订套间（Suite）。
7. 数据显示，重复客人相比首次客人，取消概率降低约15%，这表明建立客户忠诚度的重要性。
8. 停车空间的可用性对客户预订行为有显著影响，提供免费停车服务的酒店平均每月多获得10%的预订量。
