酒店业客户取消行为分析数据集2011-2021-datacertlaboratoria
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店业,客户取消,数据分析,SQL,PowerBI,商业决策,财务分析,市场策略
数据概述：
本数据集包含2011年至2021年间某酒店业公司客户取消行为的详细记录。数据集来源于公司内部的酒店预订数据库，并进行了适当的清理和整理，以利于数据分析。数据集包含以下主要字段：
- reservation_id: 预订唯一标识符
- customer_id: 客户唯一标识符
- checkin_date: 入住日期
- checkout_date: 退房日期
- booking_date: 预订日期
- room_type: 房间类型
- number_of_adults: 成人数
- number_of_children: 儿童数
- number_of_guests: 总入住人数
- adr: 每日平均房价
- special_request: 是否有特殊请求
- is_canceled: 是否取消预订（0表示未取消，1表示取消）
- days_before_cancellation: 距离预订日期取消的天数
数据用途概述：
该数据集适用于酒店业客户行为分析、决策支持、财务预测等场景。具体而言，数据集可以用于分析客户取消行为的模式、评估当前营销策略的效果、调整预订和取消政策，并提高酒店的盈利能力。通过使用SQL在BigQuery中进行数据清洗和处理，并结合PowerBI进行数据可视化，可以为管理层提供有力的决策依据。例如，数据集可以帮助回答以下问题：
1. 当前的客户取消率是多少？这一数值在过去几年中发生了什么变化？
2. 哪些类型的客户更有可能取消预订？例如，提前多久预订的客户、包含多少儿童的预订等。
3. 是否存在某种模式或趋势，可以预测哪些预订可能被取消？
4. 根据分析结果，制定哪些策略可以减少不必要的取消，并降低相关成本？
举例：
一个具体的应用场景是，通过分析发现那些在最后三天内取消预订的客户占据了所有取消预订的大约50%。这些客户取消预订会对酒店造成直接的经济损失，因为酒店可能无法在短时间内重新安排房间。因此，酒店可以通过提供一些优惠政策或服务（例如，提供免费取消或更改预订的便利条件）来提高客户的保留率，从而减少这种类型的取消。此外，分析还可以发现某些类型的客户（例如，提前一个月以上预订的客户）取消预订的可能性较低，因此可以针对这些客户提供其他类型的优惠，以提高他们的满意度和忠诚度。
在另一个应用场景中，通过分析发现带有特殊请求的预订取消率明显低于普通预订。这表明，满足客户的具体需求可以帮助提高客户的满意度，从而降低取消率。因此，酒店可以通过提供更多的个性化服务来提高客户满意度和忠诚度，从而降低取消率并提高盈利能力。
