酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-ebrahimmerza
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, 数据挖掘, 客户细分, 旅游行业, 时间序列分析
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，包括预订是否被取消、预订时间、入住时间、入住时长、住客信息、餐饮偏好、国家、市场细分、分销渠道、是否为重复入住客人、之前的取消情况、预订房间类型、分配房间类型、预订修改次数、押金类型、代理商信息、公司信息、等待时间、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊请求数量以及预订状态等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年到2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的酒店预订信息，其中包含国家代码。
数据维度：数据集包含了32个字段，涵盖了预订的基本信息、客户偏好、酒店运营数据等。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Bookings.csv，易于导入和处理。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订系统数据，已进行匿名化处理，以便于数据分析和建模。
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、数据科学等领域的学术研究，如预测预订取消概率、分析客户预订行为、探索影响预订取消的因素等。
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、改进客户服务、提升运营效率等方面。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、优化资源配置、提升收益管理。
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，预测预订取消的可能性，帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
