酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-hanadialmograbi
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 旅游行业, 机器学习, 预订取消, 客户细分
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及其最终是否被取消的结果，用于分析影响酒店预订取消的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含年份信息，可推断为2015年至2017年期间的预订数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含“country”字段，可能涵盖多个国家或地区。
数据维度：数据集包括酒店类型（hotel）、预订是否取消（is_canceled）、提前预订天数（lead_time）、到达日期（arrival_date_year, arrival_date_month, arrival_date_day_of_month, arrival_date_week_number）、入住天数（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）、是否为重复预订客人（is_repeated_guest）、之前的取消次数（previous_cancellations）、之前的未取消预订次数（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）、等待天数（days_in_waiting_list）、客户类型（customer_type）、平均每日价格（adr）、所需停车位数（required_car_parking_spaces）、特殊要求总数（total_of_special_requests）、预订状态（reservation_status）、预订状态日期（reservation_status_date）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，可能来自酒店预订系统或相关平台。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如客户流失预测、影响因素分析等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，帮助酒店优化定价策略、改善客户服务、提高入住率。
决策支持：支持酒店管理层进行决策，如预测预订取消风险、优化营销活动、提升收益管理水平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析影响酒店预订取消的关键因素，构建预测模型，从而帮助酒店提升运营效率和客户满意度。
