酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-vigmallya
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, 市场细分, 旅游行业, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订的相关信息，包括预订是否被取消以及相关的客户和预订属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含预订日期和到达日期，可以推断时间跨度。
地理范围：数据来源于酒店预订，涵盖了酒店的地理位置信息，以及客户的国籍信息。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括酒店类型（Resort Hotel，度假酒店）、预订是否取消（is_canceled）、到达日期相关信息（周数、日期等）、入住时长、住客数量（成人、儿童、婴儿）、餐饮类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消和未取消预订数量、预订房间类型、分配房间类型、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待时间、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊要求总数、预订状态、预订状态日期以及客户联系方式（邮箱、电话、信用卡信息）。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel_dataset.csv，便于数据分析和处理。数据中包含了数值型、类别型和日期型数据。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于客户行为分析、预订取消预测、市场细分以及酒店运营优化等领域。
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、旅游行业以及数据科学领域的学术研究，例如预订取消的影响因素分析、客户行为模式研究、市场细分策略研究等。
行业应用：可以为酒店、OTA（在线旅行社）等提供数据支持，特别是在预测预订取消、优化定价策略、提升客户体验、改善运营效率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定有效的营销策略、风险控制措施以及资源分配方案，从而提高盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解客户行为、预订取消的影响因素和数据分析方法。
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，帮助用户构建预测模型，优化酒店运营策略，以及提升客户满意度。
