旅行预订与原因分析数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：旅行预订,原因分析,机器学习,分类技术,特征工程,数据预处理,模型评估
数据概述：
本数据集包含合成的旅行预订数据，适用于学习和实践传统的机器学习分类技术。数据集模拟了真实的旅行场景，包括预订创建时间、取消时间、出发时间、账单ID、票务ID、预订状态、用户ID、性别、票价、折扣金额、出发城市、目的地城市、是否为国内旅行、车辆类别、具体车辆、是否取消、哈希护照号、哈希电子邮件、买家手机号码、国家ID和旅行原因等信息。这些数据为构建预测旅行原因的模型提供了基础。
数据用途概述：
该数据集适用于旅行预订分析、分类模型构建、特征工程研究和模型评估等多种场景。研究人员可以利用此数据探索不同的数据预处理方法和特征工程技巧；旅行公司可利用模型优化预订流程；政策制定者可以基于数据分析制定更合理的旅行政策。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握机器学习分类技术的基本应用。
举例：
通过分析数据集中的TicketPrice、DiscountAmount、DepartureCity、DestinationCity、VehicleClass等特征，可以预测旅行原因（如商务、探亲、休闲等），从而优化旅行服务和产品推荐。
