酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-srihariharans
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, 市场细分, 酒店管理, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的数据，记录了酒店预订的相关信息，包括预订状态、客户信息和预订细节等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了年份信息（如2015年），可以根据年份进行分析。
地理范围：数据来源于酒店预订信息，未明确指出具体国家或地区，但可以根据国家信息进行分析。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如酒店类型（hotel），预订是否取消（is_canceled），提前预订天数（lead_time），入住日期（arrival_date_year, arrival_date_month, arrival_date_day_of_month），入住时长（stays_in_weekend_nights, stays_in_week_nights），入住人数（adults, children, babies），餐饮类型（meal），国籍（country），市场细分（market_segment），分销渠道（distribution_channel），是否为重复预订客户（is_repeated_guest），历史取消记录（previous_cancellations），历史未取消预订（previous_bookings_not_canceled），预订房间类型（reserved_room_type），分配房间类型（assigned_room_type），预订修改次数（booking_changes），押金类型（deposit_type），代理商（agent），公司（company），等待时间（days_in_waiting_list），客户类型（customer_type），平均每日房价（adr），停车位需求（required_car_parking_spaces），特殊需求数量（total_of_special_requests），预订状态（reservation_status），预订状态更新日期（reservation_status_date）等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于酒店预订平台，已进行结构化整理。
该数据集适合用于酒店管理、市场营销、客户关系管理等领域，以及数据建模和机器学习的应用。
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：适用于酒店预订行为分析、客户流失预测、市场趋势研究等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，尤其在优化定价策略、改善客户服务、提升预订转化率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略和运营决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和酒店管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据。
此数据集特别适合用于预测酒店预订取消的可能性，分析影响取消行为的关键因素，从而帮助酒店优化运营，提升盈利能力。
