旅游住宿分配数据集TravelierHomeAssignmentDataset-orlyhuppert
数据来源：互联网公开数据
标签：旅游，住宿，数据集，分配优化，机器学习，数据分析，酒店管理，客户体验
数据概述： 该数据集包含来自Travelier的住宿分配数据，记录了酒店住宿分配的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的酒店和住宿设施。
数据维度：数据集包括预订日期、退房日期、酒店编号、房间类型、入住人数、客户评价、价格等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Travelier的公开报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游住宿管理、客户体验优化及机器学习等领域的应用，特别是在住宿分配优化、价格预测和客户满意度分析等方面具有重要价值。
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：适用于旅游住宿分配优化、价格预测及客户满意度分析等学术研究，如分析影响客户满意度的因素、预测不同时间段的房价波动等。
行业应用：可以为酒店和住宿管理公司提供数据支持，特别是在需求预测、价格策略制定和客户关系管理方面。
决策支持：支持酒店的住宿分配和价格定价策略优化，帮助管理者制定科学的分配方案和价格策略。
教育和培训：作为旅游管理、数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解住宿分配优化和客户满意度分析等技术。
此数据集特别适合用于探索旅游住宿分配的规律与趋势，帮助用户实现住宿分配优化、价格预测和客户满意度提升等目标，提高酒店的运营效率和客户体验。
