酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-mdieguez
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, 市场分析, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 客户细分
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：数据未明确具体国家或地区，但包含了来自不同国家/地区的客户预订数据。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订状态（是否取消）、提前预订天数、入住日期、入住时长、入住人数、餐饮类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、历史取消记录、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、公司、等待时间、客户类型、平均每日房价、停车位需求、特殊要求数量、预订状态、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，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行脱敏处理和标准化。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户细分、取消预测和市场营销策略研究。
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，如客户行为分析、取消原因分析、预测模型构建等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，尤其适用于优化定价策略、提升预订转化率、预测入住率、改善客户体验等。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、优化运营流程、提升收益。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和数据驱动的决策制定。
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，帮助酒店优化运营策略，提高收益。
