酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-mellbrant
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预订取消, 机器学习, 预测分析, 市场细分, 客户画像, 商业智能
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以及预订最终是否被取消的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年至2018年。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据内容推测，可能涵盖了酒店预订的全球范围。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如预订ID、成人数量、儿童数量、周末/平日夜晚数、膳食计划类型、停车位需求、预订房间类型、提前预订天数（lead time）、到达年份、月份、日期、市场细分类型、是否为重复客人、历史取消预订次数、历史未取消预订次数、每间房平均价格、特殊要求数量以及预订状态（是否取消）。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Booking.csv，便于数据分析和处理。
该数据集已进行基本的数据清洗和预处理，适用于多种数据分析和建模任务。
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：适用于酒店行业客户行为分析、预订取消影响因素研究、以及预测模型构建等学术研究。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，尤其适用于优化定价策略、改进客户关系管理、提升预订管理效率等。
决策支持：支持酒店管理层做出数据驱动的决策，例如针对高取消风险的预订采取预防措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的教学案例，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探索影响酒店预订取消的关键因素，构建预测模型，帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
