酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-rizkyalifr
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预测分析, 旅游行业, 机器学习, 数据挖掘, 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，记录了酒店客户的预订信息及其最终是否取消预订的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了酒店预订信息，涵盖年份从2015年至2017年。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的酒店预订记录。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如订单ID (order_id)，酒店类型 (hotel)，提前预订天数 (lead_time)，入住日期 (arrival_date_year, arrival_date_month, arrival_date_week_number, arrival_date_day_of_month)，入住时长 (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)，是否为重复客户 (is_repeated_guest)，之前的取消次数 (previous_cancellations)，之前未取消的预订数量 (previous_bookings_not_canceled)，预订房间类型 (reserved_room_type)，分配房间类型 (assigned_room_type)，预订更改次数 (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)，平均每日房价 (adr)，是否需要停车位 (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。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析和市场趋势研究。
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、酒店管理和数据科学等领域的学术研究，如预订取消的影响因素分析、客户细分研究等。
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、改善客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理人员制定更有效的营销策略、优化资源分配和提高运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能等课程的案例研究，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测建模。
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，并支持酒店在预订管理和客户关系管理方面的决策。
