酒店预订信息分析数据集HotelReservationInformationAnalysis-abdulrhmanrashwan
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 客户行为, 市场分析, 预订取消, 价格预测, 客户细分, 旅游行业, 数据分析
数据概述：
该数据集包含酒店预订信息，记录了酒店预订相关的各项指标，用于分析客户预订行为和酒店运营状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了年份信息（如2017年），可用于分析不同时间段的预订情况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测是全球范围内的酒店预订信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如预订ID (Booking_ID)、成人数量 (no_of_adults)、儿童数量 (no_of_children)、周末入住晚数 (no_of_weekend_nights)、平日入住晚数 (no_of_week_nights)、膳食计划类型 (type_of_meal_plan)、是否需要停车位 (required_car_parking_space)、预订房间类型 (room_type_reserved)、提前预订时间 (lead_time)、到达年份 (arrival_year)、到达月份 (arrival_month)、到达日期 (arrival_date)、市场细分类型 (market_segment_type)、是否为重复入住客人 (repeated_guest)、之前的取消预订次数 (no_of_previous_cancellations)、之前未取消的预订数量 (no_of_previous_bookings_not_canceled)、每间房的平均价格 (avg_price_per_room)、特殊要求数量 (no_of_special_requests) 和预订状态 (booking_status) 等。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Reservation.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、客户细分、预订取消预测和价格敏感度分析等。
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：适用于旅游行业、酒店管理和市场营销领域的学术研究，例如客户预订行为分析、预订取消预测、价格敏感度分析等。
行业应用：为酒店管理、旅游服务企业提供数据支持，特别是在优化定价策略、改进客户服务、预测入住率等方面。
决策支持：支持酒店管理层做出更明智的决策，例如调整营销策略、优化资源分配、提高运营效率。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析等相关课程的教学案例，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客户预订行为的规律，预测预订取消的可能性，优化酒店的定价策略，提升客户满意度，并最终提高酒店的盈利能力。
