酒店预订与信用卡欺诈风险分析数据集HotelBookingandCreditCardFraudRiskAnalysis-hongtrung
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 信用卡欺诈, 风险分析, 数据挖掘, 机器学习, 时间序列分析, 异常检测, 客户行为
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的数据，记录了酒店预订信息和信用卡交易数据，旨在用于风险分析和欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：酒店预订数据包含预订和入住时间信息，信用卡交易数据包含交易时间戳。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含国家代码信息（酒店预订数据），信用卡数据可能为全球范围。
数据维度：
酒店预订数据：包含酒店类型、预订取消状态、提前预订时间、入住日期、入住时长、入住人数、餐食类型、国家、市场细分、分销渠道、是否为重复入住客人、历史取消记录、预订变更次数、押金类型、代理商、公司、等待天数、客户类型、平均每日房价、停车位需求、特殊要求总数、预订状态、预订状态日期等。
信用卡数据：包含交易时间、匿名化特征（V1-V28）、交易金额和交易类别（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV和TSV格式，其中酒店预订数据和信用卡数据分别以CSV格式存储，亚马逊Alexa评论数据以TSV格式存储。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行一定程度的清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于酒店预订行为分析、信用卡欺诈检测以及相关风险评估和客户行为分析。
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：适用于金融风险管理、酒店管理、客户行为分析等领域的研究，如欺诈交易识别、酒店预订取消预测、客户细分等。
行业应用：可以为银行、酒店、旅游平台等行业提供数据支持，特别是在风险控制、客户关系管理、市场营销等方面。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定和优化，帮助企业提升风险预警和防范能力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解相关领域。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈的模式和酒店预订行为的规律，帮助用户实现风险控制、提升客户体验、优化市场策略等目标。
