酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-moritavakoli
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, 旅游行业, 数据分析, 机器学习, 客户细分, 预订分析
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店预订信息，包括预订状态、客户信息、入住日期等，用于分析和预测酒店预订取消行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2015年至2017年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的酒店预订，但未明确标明酒店的具体地理位置。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“hotel”（酒店类型）、“is_canceled”（是否取消）、“lead_time”（提前预订天数）、“arrival_date_year”（入住年份）、“arrival_date_month”（入住月份）、“stays_in_weekend_nights”（周末入住天数）、“adults”（成人数量）、“children”（儿童数量）、“country”（国籍）、“market_segment”（市场细分）、“deposit_type”（押金类型）等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据，已进行清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、取消预测模型构建和客户细分研究。
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：适用于旅游行业数据分析、客户行为分析和取消预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在优化预订策略、提升营收、改进客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行数据驱动的决策，如优化定价策略、调整市场营销方案等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、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，构建预测模型，并优化酒店运营策略，最终提升酒店的盈利能力和客户满意度。
