酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-sumeetbabar
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订，客户行为，取消预测，时间序列分析，市场细分，数据挖掘，机器学习，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，记录了酒店预订信息及取消情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年至2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但包含酒店预订的各种属性，如酒店类型、入住时间、客户来源等。
数据维度：数据集包括“hotel”（酒店类型）、“is_canceled”（是否取消）、“lead_time”（提前预订时间）、“arrival_date_year”（到达年份）、“arrival_date_month”（到达月份）、“arrival_date_week_number”（到达周数）、“arrival_date_day_of_month”（到达日）、“stays_in_weekend_nights”（周末入住晚数）、“stays_in_week_nights”（平日入住晚数）、“adults”（成人数量）、“children”（儿童数量）、“babies”（婴儿数量）、“meal”（餐食类型）、“country”（国家）、“market_segment”（市场细分）、“distribution_channel”（分销渠道）、“is_repeated_guest”（是否为重复客人）、“previous_cancellations”（之前的取消次数）、“previous_bookings_not_canceled”（之前未取消的预订数）、“reserved_room_type”（预订房间类型）、“assigned_room_type”（分配房间类型）、“booking_changes”（预订变更次数）、“deposit_type”（押金类型）、“agent”（代理商）、“company”（公司）、“days_in_waiting_list”（等待天数）、“customer_type”（客户类型）、“adr”（平均每日房价）、“required_car_parking_spaces”（所需停车位）、“total_of_special_requests”（特殊要求总数）、“reservation_status”（预订状态）、“reservation_status_date”（预订状态日期）等多个维度。
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：数据集来源于公开数据，已进行标准化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分等研究。
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、酒店管理、市场营销等领域的学术研究，如预订取消影响因素分析、客户行为模式研究等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在预测客户取消、优化定价策略、个性化推荐等方面。
决策支持：支持酒店管理层做出更明智的决策，例如调整市场策略、优化运营流程。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析、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预订数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订取消的关键因素，帮助用户实现提高入住率、优化收益管理等目标。
