酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-urmilsojitra
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, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 客户细分, 旅游行业
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，用于分析和预测酒店预订取消的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从字段信息推测为酒店预订的历史记录。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含了酒店类型和客户来源地等信息。
数据维度：数据集包括酒店类型（Hotel）、是否取消（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、入住日期、住宿时长、入住人数、儿童数量、婴儿数量、餐饮类型（meal）、客户来源国家（country）、市场细分（market_segment）、分销渠道（distribution_channel）、是否为回头客（is_repeated_guest）、历史取消记录、已预订但未取消的记录、预订房间类型、分配房间类型、预订修改次数、押金类型、代理商（agent）、公司（company）、等待时间、客户类型、平均每日房价（adr）、停车位需求、特殊要求数量、预订状态以及预订状态更新日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为Python_Project_09_Random_Forest_Classification_Prospect_Hotel_Booking_Cancellation.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于酒店预订系统，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析和市场营销策略优化。
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：适用于酒店管理、旅游行业研究等领域的学术研究，如客户取消预订的影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，尤其适用于优化收益管理、提升客户满意度、制定个性化营销策略等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行预订管理决策，如调整定价策略、优化库存控制等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的关键因素，构建预测模型，从而帮助酒店提高运营效率和客户满意度。
