酒店预订数据分析数据集HotelBookingDataAnalysis-alexanderbordunov
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 旅游, 预订分析, 客户行为, 预订取消, 支付方式, 俄罗斯酒店, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯酒店的预订数据，记录了酒店预订的详细信息，包括预订时间、入住时间、退房时间、价格、支付方式、预订状态等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年到2023年。
地理范围：数据主要来自俄罗斯境内的酒店。
数据维度：数据集包括“№ брони”（预订编号）、“Номеров”（预订房间数量）、“Стоимость”（总费用）、“Внесена предоплата”（预付金额）、“Способ оплаты”（支付方式）、“Дата бронирования”（预订日期）、“Дата отмены”（取消日期）、“Заезд”（入住日期）、“Ночей”（入住天数）、“Выезд”（退房日期）、“Источник”（预订来源）、“Статус брони”（预订状态）、“Категория номера”（房间类型）、“Гостей”（入住人数）、“Гостиница”（酒店编号）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，易于数据分析和处理。
该数据集适用于酒店预订行为分析、客户行为研究、价格预测等领域。
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、酒店管理和市场营销领域的学术研究，如客户预订行为分析、预订取消原因分析、价格弹性研究等。
行业应用：可以为酒店、在线旅游平台（OTA）提供数据支持，特别是在优化定价策略、改善客户服务、预测入住率、改进营销活动等方面。
决策支持：支持酒店管理层和市场营销部门的决策制定，以及制定数据驱动的业务策略。
教育和培训：作为旅游管理、酒店管理、数据分析等课程的辅助材料，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酒店预订行为的规律与趋势，优化酒店运营，提高客户满意度，并实现收入最大化。
