酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPrediction-nicolaspuccar2002
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, 旅游行业, 数据分析, 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，记录了酒店预订的详细信息，包括预订状态、客户信息、入住日期、预订时长、价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖多个年份的酒店预订信息，具体时间范围未明确，但包含年、月、日等时间维度。
地理范围：数据来源于全球范围内的酒店，但具体地理分布未明确。
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、入住时长、成人/儿童/婴儿数量、餐饮类型、国籍、市场细分、分销渠道、是否重复预订、历史取消记录、预订房间类型、实际分配房间类型、预订变更次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价、停车位需求、特殊要求总数、预订状态、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，便于数据分析和处理。数据已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于酒店预订取消预测、客户行为分析、市场细分等领域。
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：适用于旅游行业、酒店管理、市场营销等领域的学术研究，例如预订取消的影响因素分析、客户细分与行为预测等。
行业应用：为酒店管理公司、在线旅游平台等提供数据支持，尤其在预测预订取消、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更有效的营销策略、提升运营效率，并优化资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、酒店管理等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和酒店运营。
此数据集特别适合用于构建预订取消预测模型，帮助酒店提升预订管理效率，降低损失。
