数据集概述
本数据集围绕印度酒店业服务质量预测展开，基于SERVQUAL维度设计问卷，收集性别、年龄等预测变量数据，通过CatBoost梯度提升算法与Azure自动化机器学习平台进行特征重要性比较分析，为酒店服务针对性改进提供数据支持。
文件详解
- 问卷与伦理文件:
- Questionnaire- Code book - Informed consent.xlsx: Excel格式，包含调查问卷内容、编码手册及知情同意书。
- 数据文件:
- Raw Data.xlsx: Excel格式，酒店服务质量调查的原始数据文件。
- Clean data.xlsx: Excel格式，已清洗的结构化数据文件，可直接用于分析。
- SERVQUAL Mapping 26 attributes to Dimensions.xlsx: Excel格式，记录26个SERVQUAL属性与维度的映射关系。
- 代码与分析文件:
- Code_Hotel_Sentiment_All.txt: TXT格式，包含CatBoost模型训练相关代码（如安装库、导入模块等）。
- 报告文件:
- Automated ML Azure.docx: DOCX格式，Azure自动化机器学习平台分析报告文档。
适用场景
- 酒店服务管理: 分析SERVQUAL各维度对整体服务质量的影响权重，优化服务改进策略。
- 机器学习应用: 验证CatBoost与Azure自动化机器学习在服务质量预测任务中的特征重要性一致性。
- 消费者行为研究: 探究性别、年龄等人口统计学变量对酒店服务感知的影响差异。
- 服务质量评估: 基于SERVQUAL模型构建酒店服务质量量化评估体系。
