旅行预订数据分析数据集TravelBookingDataAnalysis-bannourchaker
数据来源：互联网公开数据
标签：旅行预订, 旅客行为, 预订分析, 交通运输, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 客户分析
数据概述：
该数据集包含来自旅行预订平台的数据，记录了旅客的预订行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“DEPARTURE”（出发日期）和“ARRIVAL”（到达日期）字段可推断出旅行时间。
地理范围：未明确指出地理范围，但数据包含了出发地和到达地信息，可能涉及全球范围内的旅行。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：ID（预订编号）、TIMESTAMP（预订时间戳）、WEBSITE（预订网站）、GDS（全球分销系统）、DEPARTURE（出发日期）、ARRIVAL（到达日期）、ADULTS（成人数量）、CHILDREN（儿童数量）、INFANTS（婴儿数量）、TRAIN（是否乘坐火车）、HAUL_TYPE（行程类型）、DISTANCE（行程距离）、DEVICE（设备类型）、TRIP_TYPE（旅行类型）、PRODUCT（产品类型）、SMS（短信通知）、NO_GDS（是否无GDS预订）等。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的旅行预订数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于旅行预订行为分析、旅客细分、市场营销策略优化和预测建模。
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：适用于旅行预订领域的研究，例如旅客行为分析、预订模式识别、旅行偏好分析等。
行业应用：可以为在线旅行社（OTA）、航空公司、酒店等提供数据支持，用于改进用户体验、优化定价策略、提升销售业绩等。
决策支持：支持旅行行业的决策制定，例如市场营销活动的规划、产品设计的改进、客户服务的优化等。
教育和培训：作为数据分析、商业分析、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅行预订行业的运作机制。
此数据集特别适合用于探索旅客预订行为的规律与趋势，帮助用户实现市场预测、客户关系管理和业务增长。
