酒店预订信息分析数据集HotelReservationsInformationAnalysis-majidkofia
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 旅游, 客户行为分析, 市场细分, 预订状态, 价格预测, 酒店管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含酒店预订的相关信息，记录了酒店预订的详细数据，包括客户的预订偏好、入住时长、价格、以及预订状态等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含年份字段，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可推测为全球范围内的酒店预订数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如Booking_ID（预订ID）、no_of_adults（成人数量）、no_of_children（儿童数量）、no_of_weekend_nights（周末夜晚数）、no_of_week_nights（平日夜晚数）、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（是否为重复客户）、no_of_previous_cancellations（之前的取消次数）、no_of_previous_bookings_not_canceled（之前未取消的预订次数）、avg_price_per_room（每间房平均价格）、no_of_special_requests（特殊要求数量）、booking_status（预订状态）。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel Reservations(1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：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行业的用户行为分析、市场细分、价格预测等研究。
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：适用于旅游行业和酒店管理相关的学术研究，如客户预订行为分析、价格敏感度分析、以及预测预订取消率等。
行业应用：为酒店管理公司、在线旅游平台（OTA）提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、收益管理、市场营销等方面。
决策支持：支持酒店经营者优化定价策略、提升客户满意度、以及改善运营效率。
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酒店预订的规律。
此数据集特别适合用于探索客户预订行为与酒店运营之间的关系，帮助用户优化决策、提升市场竞争力。
