工作假期价格预测数据集Work-VacationPricePredictionDataset-prakharprasad
数据来源：互联网公开数据
标签：假期旅游，价格预测，数据集，机器学习，旅游经济，数据分析，商业智能，时间序列
数据概述：该数据集包含来自旅游行业的相关数据，记录了工作假期期间的价格波动及影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个热门旅游目的地，包括亚洲，欧洲，美洲等地区。
数据维度：数据集包括假期类型，目的地，季节，交通方式，住宿类型，人均消费，折扣信息，用户评价等变量。此外，还包括历史价格数据和市场供需因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于旅游平台和公开市场报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游经济学，价格预测，商业分析等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于旅游价格波动，假期需求预测等学术研究，如不同假期类型的价格差异分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为旅游行业提供数据支持，特别是在价格优化，促销策略制定和资源分配方面。
决策支持：支持旅游企业和酒店业的定价策略优化，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索旅游行业价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的假期价格预测，优化定价策略和资源配置，提高行业竞争力和盈利能力。
