酒店预订数据集HotelReservationsDataset-osssasdb
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店业，预订分析，数据集，时间序列，机器学习，客户行为，商业智能，销售预测
数据概述： 该数据集记录了酒店预订的相关数据，适用于预订预测，客户行为分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2001年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个酒店，具体包括不同城市和地区的不同类型酒店。
数据维度：数据集包括每日预订数据，涵盖日期，酒店编号，房型类别，预订数量，入住率，客户来源，促销活动，季节性因素等变量。还包括预订预测所需的历史预订数据和市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于酒店行业的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于酒店行业的预订预测，商业分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于酒店预订预测，客户行为分析，入住率波动的原因分析等研究，如市场趋势预测，客户偏好分析等。
行业应用：可以为酒店行业提供数据支持，特别是在需求预测，定价策略和促销活动制定方面。
决策支持：支持酒店预订的预测和策略优化，帮助酒店制定科学的定价，促销和客户管理决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索酒店预订的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测，优化定价和促销策略，提高酒店入住率和盈利能力。
