酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-anandpuntambekar
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, 酒店管理, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的数据，记录了酒店客户的预订信息以及相应的取消状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了酒店预订的时间范围，从2015年到2017年。
地理范围：数据未明确标注具体国家或地区，但包含了来自不同国家的客户预订信息。
数据维度：数据集包括多个维度，如预订取消状态（IsCanceled）、提前预订天数（LeadTime）、入住日期（ArrivalDateYear, ArrivalDateMonth, ArrivalDateDayOfMonth）、入住时长（StaysInWeekendNights, StaysInWeekNights）、入住人数（Adults, Children, Babies）、餐饮类型（Meal）、国家（Country）、市场细分（MarketSegment）、分销渠道（DistributionChannel）、是否为重复客户（IsRepeatedGuest）、历史取消记录（PreviousCancellations, PreviousBookingsNotCanceled）、预订房间类型（ReservedRoomType, AssignedRoomType）、预订变更次数（BookingChanges）、押金类型（DepositType）、代理商（Agent）、公司（Company）、等待时间（DaysInWaitingList）、客户类型（CustomerType）、平均每日房价（ADR）、停车位需求（RequiredCarParkingSpaces）、特殊需求数量（TotalOfSpecialRequests）、预订状态（ReservationStatus）和预订状态日期（ReservationStatusDate）等。
数据格式：CSV格式，文件名为“H2 - City Hotel csv.csv”，便于数据分析和处理。数据已进行清洗和初步处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户细分、取消预测以及酒店运营策略优化等研究。
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：适用于旅游和酒店管理领域的学术研究，如预订取消原因分析、客户行为模式研究、预测模型构建等。
行业应用：可以为酒店管理公司、在线旅游平台等提供数据支持，特别是在优化定价策略、提升客户满意度、预测入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理人员进行决策，如调整营销策略、优化资源配置、预测收入等。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析和机器学习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预订取消的影响因素、构建预测模型，并根据数据结果优化酒店运营策略，提高收益和客户满意度。
