酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-bimervos
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, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理
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，包括预订状态（是否取消）、客户信息、入住时间、房间类型、价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖2017年至2018年。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但从数据内容推测，可能来自全球范围内的酒店。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如Booking_ID（预订编号）、no_of_adults（成人数量）、no_of_children（儿童数量）、no_of_weekend_nights（周末入住晚数）、no_of_week_nights（平日入住晚数）、type_of_meal_plan（膳食计划类型）、required_car_parking_space（是否需要停车位）、room_type_reserved（预订房间类型）、lead_time（提前预订天数）、arrival_year（入住年份）、arrival_month（入住月份）、arrival_date（入住日期）、market_segment_type（市场细分类型）、repeated_guest（是否为重复客人）、no_of_previous_cancellations（历史取消次数）、no_of_previous_bookings_not_canceled（历史未取消预订次数）、avg_price_per_room（平均房价）、no_of_special_requests（特殊要求数量）以及booking_status（预订状态）。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测、酒店运营优化等研究。
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：适用于旅游行业数据分析、客户行为研究、时间序列分析等学术研究，如预测酒店预订取消率、分析影响取消行为的因素等。
行业应用：可以为酒店行业、旅游平台提供数据支持，特别是在优化定价策略、改善客户服务、提升入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、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、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解酒店预订数据分析的实际应用。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的因素，构建预测模型，帮助酒店提升运营效率和客户满意度。
