酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-favouroyinbo
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, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 市场细分
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店客户的预订信息以及最终的入住状态。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2018年至2020年期间的酒店预订记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据内容推测，可能来源于全球范围内的酒店。
数据维度：数据集包括多个关键字段，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（周末入住夜数）、no_of_week_nights（平日入住夜数）、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（之前的取消次数）、no_of_previous_bookings_not_canceled（之前未取消的预订数量）、avg_price_per_room（每晚平均房价）、no_of_special_requests（特殊要求数量）和booking_status（预订状态，Canceled或Not_Canceled）。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行匿名化处理，以保护客户隐私。该数据集适合用于分析客户预订行为、预测预订取消以及探索影响预订取消的关键因素。
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、客户行为分析等领域的研究，如预订取消的影响因素分析、客户细分、入住率预测等。
行业应用：为酒店、在线旅游平台（OTA）等提供数据支持，尤其在优化定价策略、提升客户满意度、改进营销效果等方面具备实用价值。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，例如优化运营策略、调整营销活动、预测需求，从而提高营收。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店行业的数据分析。
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，从而帮助酒店优化运营策略、提高客户满意度。
