酒店预订取消预测数据集HotelBookingCancellationPredictionDataset-mohammadshafiee96
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, 数据分析, 旅游行业, 预测模型, 时间序列
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、入住日期等，用于分析和预测预订取消的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖2015年至2017年。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多个国家或地区。
数据维度：数据集包含36个字段，包括酒店类型、是否取消预订、提前预订天数、入住日期、住宿天数、成人/儿童/婴儿数量、用餐类型、国籍、市场细分、分销渠道、是否为重复客户、之前取消预订次数、预订房间类型、分配房间类型、预订更改次数、押金类型、代理商、公司、等待时间、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、姓名、电子邮件、电话号码、信用卡信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为hotel_booking.csv，方便数据处理和分析。
数据来源：数据来源于酒店预订系统，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、预测预订取消、客户细分等研究。
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：适用于酒店预订行为分析、客户流失预测、市场营销策略优化等学术研究。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在提高入住率、优化定价策略、改善客户服务等方面。
决策支持：支持酒店管理人员进行数据驱动的决策，如调整营销活动、优化资源配置等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、酒店管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解酒店预订数据分析。
此数据集特别适合用于探索预订取消的影响因素，构建预测模型，从而帮助酒店提高运营效率，优化客户体验。
