酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-sssakibbb
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, 数据挖掘, 机器学习, 时间序列分析, 酒店管理, 预测模型
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取消情况，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：数据未明确标明具体时间范围，但包含年份信息，可用于分析年度或季节性趋势。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含“Resort Hotel”和“City Hotel”两种酒店类型，可用于分析不同类型酒店的预订行为。
数据维度：数据集包括酒店类型、预订是否取消、提前预订天数、入住日期、周末入住天数、平日入住天数、成人数量、儿童数量、婴儿数量、是否重复预订、历史取消次数、历史未取消预订数量、预订修改次数、等待天数、平均房价、停车位需求、特殊需求总数、预订状态日期等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析和酒店运营策略优化等领域。
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、旅游经济学等领域的学术研究，如影响预订取消的关键因素分析、客户细分与行为预测等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，特别是在预测预订取消、优化定价策略、提高入住率等领域。
决策支持：支持酒店管理层制定更有效的营销策略、资源分配方案和客户关系管理措施。
教育和培训：作为数据分析、预测建模和酒店管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订行为。
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，帮助酒店优化运营策略，提升盈利能力。
