旅游需求预测数据集TourismDemandForecasting-pranjaljotwani
数据来源：互联网公开数据
标签：旅游，需求预测，时间序列分析，旅游业，客流量，酒店入住率，航班到达，经济指标，机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个旅游目的地的数据，记录了2000年至2015年期间的旅游相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2000年至2015年。
地理范围：数据集涵盖了多个旅游目的地，包括巴黎、东京和纽约等。
数据维度：数据集包括日期（Date）、目的地（Destination）、游客数量（Visitor_Count）、酒店入住率（Hotel_Occupancy）、航班到达（Flight_Arrivals）、平均气温（Average_Temperature）、经济指数（Economic_Index）和重大事件（Major_Event）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为daily_tourism_demand_forecasting_2000_2015.csv，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开旅游统计数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于旅游需求预测、时间序列分析和相关领域的建模研究。
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：适用于旅游经济学、城市规划和市场预测等领域的学术研究，例如预测不同目的地的游客数量、分析影响旅游需求的因素等。
行业应用：可以为旅游行业提供数据支持，特别是在酒店管理、航空公司运营、旅游线路规划等方面。
决策支持：支持旅游管理部门和相关企业制定数据驱动的决策，优化资源配置和营销策略。
教育和培训：作为时间序列分析、预测建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅游需求的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索旅游需求的时间变化规律，以及不同因素对旅游业的影响，帮助用户实现更精准的预测和更有效的决策。
