酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-matiashuenul
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, 预测模型, 旅游行业, 数据挖掘, 机器学习, 时间序列分析
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，包括预订状态、客户信息、入住时间等，用于预测酒店预订取消情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2015年至2017年的酒店预订信息。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含酒店类型、客户来源地等信息，可以推断涵盖多个国家或地区。
数据维度：数据集包括多个字段，如酒店类型（Resort Hotel, City Hotel）、预订是否取消（0或1）、提前预订天数（lead_time）、入住日期、入住时长、成人/儿童/婴儿数量、餐饮类型、客户来源国家、市场细分、分销渠道、是否为重复预订客户、之前的取消次数、预订房间类型、已分配房间类型、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价（ADR）、停车位需求、特殊要求总数、预订状态、预订状态日期等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_bookings.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已被整理和清洗。
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：适用于酒店管理、旅游行业和数据科学领域的学术研究，如预测模型构建、客户行为分析、市场细分等。
行业应用：可以为酒店、旅游公司提供数据支持，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：支持酒店管理层制定有效的预订管理策略，提高入住率，提升收益。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和预测模型课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店预订数据分析。
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，帮助用户优化运营策略，提高盈利能力。
