酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-rehabnawar1234
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, 机器学习, 客户细分, 旅游行业, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店的预订信息以及相关的取消情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖2015年至2017年。
地理范围：数据未明确地域限制，但包含了不同国家（如葡萄牙、英国等）的客户预订信息。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订取消状态、提前预订天数、入住日期、入住时长、成人/儿童/婴儿数量、膳食类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消次数、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、等待天数、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、预订状态日期以及客户个人信息（姓名、邮箱、电话、信用卡信息）。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行清洗和匿名化处理。
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：适用于酒店行业客户行为分析、预订取消影响因素研究、预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在优化定价策略、改进客户关系管理、提升入住率和营收等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定数据驱动的决策，优化预订流程，降低取消率，提高运营效率。
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因素，构建预测模型，帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
