酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-bishtudas
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预订取消, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店的预订信息和取消情况，可用于分析客户预订行为和预测预订取消的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2015年至2017年期间的酒店预订信息。
地理范围：数据主要来源于欧洲地区的酒店，包括度假酒店和城市酒店。
数据维度：数据集包含32个字段，例如酒店类型、预订是否取消、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、餐饮类型、入住国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、之前的取消次数、预订房间类型、已分配房间类型、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价、停车位需求、特殊需求总数、预订状态和预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings 2.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步清洗和整理，可直接用于分析和建模。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、预订取消预测、客户细分等研究。
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：适用于旅游行业、酒店管理、市场营销等领域的学术研究，例如客户细分、预订取消影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在优化定价策略、提高入住率、改善客户体验等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，例如根据预测结果调整营销策略、优化资源配置、提高运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的案例，帮助学生和研究人员理解酒店行业的数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，建立预测模型，提高酒店的运营效率和收益。
