酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-dheerajmukati
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 数据分析, 预测建模, 客户流失, 市场营销, 旅游行业, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订相关的详细信息，用于分析和预测预订取消行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了酒店预订信息，涵盖多个年份的预订记录，具体年份信息包含在数据中。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但包含了酒店类型（Resort Hotel 和 City Hotel）以及顾客来源国家信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：酒店类型（hotel）、是否取消预订（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住日期（年、月、日、周数）、周末入住天数（stays_in_weekend_nights）、平日入住天数（stays_in_week_nights）、成人数量（adults）、儿童数量（children）、婴儿数量（babies）、用餐类型（meal）、顾客来源国家（country）、市场细分（market_segment）、分销渠道（distribution_channel）、是否为重复客人（is_repeated_guest）、之前的取消次数（previous_cancellations）、之前未取消的预订数量（previous_bookings_not_canceled）、预订房间类型（reserved_room_type）、分配房间类型（assigned_room_type）、预订更改次数（booking_changes）、押金类型（deposit_type）、代理商（agent）、公司（company）、等待时间（days_in_waiting_list）、客户类型（customer_type）、平均每日房价（adr）、停车位需求（required_car_parking_spaces）、特殊要求总数（total_of_special_requests）、预订状态（reservation_status）、预订状态日期（reservation_status_date）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Bookings.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于酒店预订信息，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户流失预测以及市场营销策略优化。
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、酒店管理和数据科学领域的学术研究，例如客户行为分析、预订取消原因分析、预测模型构建等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、市场营销策略制定、收益管理和运营效率提升方面。
决策支持：支持酒店管理层做出数据驱动的决策，优化定价策略、改善客户服务、提升预订转化率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据分析。
此数据集特别适合用于预测酒店预订取消的可能性，帮助酒店优化资源分配、提高入住率和收益。
