Hotel bookings dataset|酒店管理数据集|预订分析数据集

该数据集包含两个不同酒店（度假酒店和城市酒店）在预订到达日期之前的数据，具体变量包括预订的时间、停留时间、成人、儿童或婴儿的数量以及可用停车位的数量等信息，总计36个变量。

This dataset encompasses data from two distinct hotels—a resort hotel and a city hotel—prior to the arrival dates of bookings. It includes specific variables such as the timing of the booking, duration of stay, number of adults, children, or infants, and the availability of parking spaces, totaling 36 variables.

原始信息汇总

数据集概述

数据集来源与描述

• 数据集名称：酒店预订需求数据集
• 原始来源：Nuno Antonio, Ana Almeida, and Luis Nunes, 2019年2月第22卷的数据简介
• 清理与发布：Thomas Mock 和 Antoine Bichat, 2020年2月11日
• 数据内容：包含两个不同酒店（度假酒店和城市酒店）的预订数据，包括预订时间、停留时间、客户组成（成人、儿童、婴儿）、停车位数量等，总计36个变量。

数据集分析目标

• 探索性数据分析（EDA）：挖掘数据集中的潜在信息。
• 预测模型建立：基于因变量（is_canceled）建立模型，预测客人是否会取消预订，为酒店营业计划提供支持。

探索性数据分析（EDA）结果

客户来源与年龄组成

• 主要来源：葡萄牙、英国和法国，其中葡萄牙客户占比28%。
• 年龄组成：以成人为主，青少年占比1.74%，儿童占比0.02%。

预订时间与分布

• 平均预订天数：3天，大多数客户预订1-4天。
• 酒店差异：Resort Hotel的客户平均预订天数大于City Hotel。

服务需求分析

• 主要服务：大部分客户选择BB套餐（住宿+早餐）。
• 取消趋势：选择FB套餐的客户取消预订的几率更大。

房价变化与旺季分析

• 房价变化：Resort Hotel夏季房价高峰，City Hotel房价相对稳定且全年高于Resort Hotel。
• 旺季：春秋两季为旺季，City Hotel的旅客量远大于Resort Hotel。

入住时间偏好

• 主要入住日：周五，其次是周一，周二入住最少。

预订取消分析

• 取消比例：City Hotel取消比例约40%，Resort Hotel取消比例呈现季节性波动。
• 特殊要求影响：特殊要求数量少的订单取消可能性大。

公司客户分析

• 主要公司客户：编号为0的公司，其有效订单占比92%。

预测模型建立

特征筛选与数据处理

• 删除变量：ReservationStatus 和 ReservationStatusDate。
• 数据划分：按时间划分，2015年7月-2017年3月为训练集。

模型选择与评估

• 最佳模型：XGBoost模型。
• 模型性能：通过初步参数调优，模型泛化性能提升，但进一步优化需个性化处理和调整。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

酒店预订需求数据集最初由Nuno Antonio、Ana Almeida和Luis Nunes于2019年2月发布，涵盖了度假酒店和城市酒店的预订数据。该数据集包含了从预订到达日期之前的详细信息，如预订时间、停留时间、成人、儿童或婴儿的数量以及可用停车位等36个变量。2020年2月，Thomas Mock和Antoine Bichat对该数据集进行了清理和重新发布，确保了数据的准确性和可用性。

使用方法

该数据集的使用方法主要包括探索性数据分析和预测模型构建。在探索性数据分析阶段，可以通过对客户来源、预订时长、餐饮需求、房价变化等变量的分析，挖掘出潜在的客户行为模式和酒店运营规律。在预测模型构建阶段，可以利用数据集中的因变量（is_canceled）建立有效的预测模型，如XGBoost模型，来预测客户是否会取消预订，为酒店的运营决策提供数据支持。数据集的预处理步骤包括缺失值处理、变量重新划分、连续变量标准化和离散变量独热编码等，以确保数据的质量和模型的准确性。

背景与挑战

背景概述

酒店预订需求数据集（Hotel bookings dataset）由Nuno Antonio、Ana Almeida和Luis Nunes于2019年2月首次发布，旨在为酒店行业提供详尽的预订数据支持。该数据集涵盖了两家不同类型酒店（度假酒店和城市酒店）的预订信息，包含36个变量，如预订时间、停留时长、客户构成等。其核心研究问题在于通过数据分析预测客户是否会取消预订，从而为酒店运营策略提供科学依据。该数据集自发布以来，已成为酒店管理、客户行为分析等领域的重要研究工具，尤其在预测模型构建和客户行为模式挖掘方面具有广泛的应用价值。

当前挑战

酒店预订需求数据集在解决客户取消预订预测问题时面临多重挑战。首先，数据集中存在大量缺失值和异常值，需通过复杂的预处理步骤进行清洗和填补，以确保数据的完整性和准确性。其次，客户取消预订的行为受多种因素影响，如季节性波动、客户来源地、预订时长等，如何有效提取和组合这些特征以构建高精度的预测模型是一大难题。此外，数据的时间跨度较长，需采用时间序列分析方法，避免随机划分数据集导致的模型泛化能力下降。在模型构建过程中，如何平衡模型的复杂性与预测性能，以及选择合适的算法进行优化，也是研究者需要克服的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在酒店管理领域，Hotel bookings dataset被广泛应用于探索性数据分析（EDA）和预测模型构建。通过对数据集中的预订时间、停留时间、客户来源等变量进行深入分析，研究人员能够揭示客户行为模式、季节性需求变化以及酒店运营效率等关键信息。此外，该数据集还被用于构建预测模型，以预测客户是否会取消预订，从而帮助酒店优化预订管理和资源分配。

解决学术问题

Hotel bookings dataset为解决酒店管理中的多个学术问题提供了宝贵的数据支持。例如，通过分析客户来源和年龄组成，研究人员可以更好地理解目标客户群体的特征；通过研究房价变化和预订取消率，可以揭示酒店定价策略的有效性和客户忠诚度。这些分析不仅有助于提升酒店的经营效率，还为相关领域的学术研究提供了实证基础。

实际应用

在实际应用中，Hotel bookings dataset为酒店管理者提供了决策支持。通过对客户预订行为的分析，酒店可以优化房间定价策略，提高入住率；通过预测客户取消预订的可能性，酒店可以提前采取措施减少损失。此外，该数据集还可以用于识别高质量客户群体，从而制定更有针对性的营销策略，提升客户满意度和忠诚度。

数据集最近研究

最新研究方向

在酒店预订需求研究领域，Hotel bookings dataset为探索客户行为与预订取消预测提供了丰富的数据支持。近年来，研究者们利用该数据集深入分析了客户的地理分布、预订模式及其对酒店运营的影响。特别是在预测模型的应用上，XGBoost等机器学习算法被广泛用于提高预订取消预测的准确性，从而帮助酒店优化资源分配和提升客户满意度。此外，数据集中的时间序列分析也揭示了季节性因素对酒店业务的关键影响，为酒店制定动态定价策略提供了科学依据。这些研究不仅深化了对酒店预订行为的理解，也为酒店业的智能化管理开辟了新路径。