酒店预订信息分析数据集HotelBookingInformationAnalysis-nilofermubeen
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 预订分析, 市场细分, 客户流失, 预测分析, 旅游行业, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订系统的数据，记录了酒店客户的预订信息和入住详情。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了酒店预订的相关信息，涵盖了预订时间、入住时间等，具体时间跨度需进一步分析。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常此类数据来自酒店运营所在地。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：Reservation ID（预订ID）、Number of Guests (Adults)（成人入住人数）、Number of Guests (Children)（儿童入住人数）、Weekend Nights Count（周末入住晚数）、Weekday Nights Count（平日入住晚数）、Meal Plan（膳食计划）、Parking Requirement（停车需求）、Booked Room Type（预订房间类型）、Booking Lead Time（预订提前天数）、Year of Arrival（抵达年份）、Month of Arrival（抵达月份）、Date of Arrival（抵达日期）、Market Category（市场类别）、Repeated Customer（重复客户）、Cancellation History（取消历史）、Previous Confirmed Reservations（之前的确认预订）、Room Rate (Average)（平均房价）、Special Request Count（特殊请求数量）和Reservation Status（预订状态）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于酒店预订系统，经过脱敏和整理，用于分析客户行为和酒店运营。
该数据集适合用于客户行为分析、预测入住率、优化定价策略等。
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、旅游经济学和客户关系管理等领域的研究，例如分析客户预订行为、预测客户流失、评估营销活动效果等。
行业应用：为酒店行业提供数据支持，尤其是在优化收益管理、改善客户体验、制定个性化营销策略等方面。
决策支持：支持酒店管理层进行战略决策，如调整定价策略、优化房间分配、预测需求等。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解酒店运营和客户行为。
此数据集特别适合用于探索影响酒店预订和入住的关键因素，帮助用户实现提升入住率、优化收益、提升客户满意度的目标。
