酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-ahmedmohamedibrahim1
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, 客户细分, 市场营销, 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系统的数据，记录了酒店预订的相关信息，用于分析和预测客户取消预订的行为。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2015年至2017年，记录了酒店预订的详细信息。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含国家代码，可以推断出预订涉及多个国家和地区。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订状态、提前预订天数、入住时长、成人、儿童和婴儿数量、膳食类型、入住国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、历史取消预订数量、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、停车位需求、特殊要求总数、预订状态、预订状态日期、客户姓名、邮箱、电话号码和信用卡信息等。
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：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行初步处理，包含了预订的各种属性和客户信息。
该数据集适合用于酒店行业的数据分析、客户行为研究以及预测模型的构建。
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：适用于酒店管理、旅游管理、客户行为分析等领域的学术研究，如客户取消预订的原因分析、影响因素研究等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在市场营销、收益管理和客户关系管理方面，如预测取消率、优化定价策略、个性化推荐等。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、优化运营流程，提升客户满意度和盈利能力。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析和机器学习课程的辅助材料，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探索影响酒店预订取消的因素，构建预测模型，从而帮助酒店优化运营、提升客户体验和增加营收。
