酒店预订信息分析数据集HotelReservationInformationAnalysis-omarashraf10
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相关信息，记录了酒店预订行为的详细数据，可用于分析客户预订习惯、市场趋势和酒店运营效率。主要特征如下：
时间跨度：数据包含了预订信息，包括到达年份（2017-2018年）和月份。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但可以推断为酒店预订相关信息，可能涉及全球范围内的酒店。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如Booking_ID（预订ID）、no_of_adults（成人数量）、no_of_children（儿童数量）、no_of_weekend_nights（周末入住晚数）、no_of_week_nights（平日入住晚数）、type_of_meal_plan（膳食计划类型）、required_car_parking_space（是否需要停车位）、room_type_reserved（预订房型）、lead_time（提前预订天数）、arrival_year（到达年份）、arrival_month（到达月份）、arrival_date（到达日期）、market_segment_type（市场细分类型）、repeated_guest（是否为重复入住客人）、no_of_previous_cancellations（之前取消预订次数）、no_of_previous_bookings_not_canceled（之前未取消预订次数）、avg_price_per_room（每间房平均价格）、no_of_special_requests（特殊需求数量）和booking_status（预订状态）。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Reservation.csv，易于数据处理和分析。
该数据集适用于酒店行业和旅游业的数据分析，以及客户行为研究。
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、客户偏好和市场趋势的学术研究，如预订取消因素分析、价格敏感度研究等。
行业应用：为酒店和旅游行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、市场营销、定价策略优化等方面。
决策支持：支持酒店管理人员制定运营策略，优化资源配置，提升客户满意度。
教育和培训：作为酒店管理、数据分析、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和市场动态。
此数据集特别适合用于分析影响酒店预订的关键因素，预测入住率，并优化酒店的运营效率和盈利能力。
