酒店预订分析

分析酒店预订和取消情况

酒店预订数据集涵盖了酒店预订、取消预订和宾客详情等全面信息。该数据集提供了酒店类型、每次预订的成人、儿童和婴儿人数、周末（周六或周日）和工作日（周一至周五）的入住时长、宾客选择的餐饮计划、宾客的原籍国以及细分市场等多个方面的洞察。

此外，该数据集还包含有关预订状态及其更新的重要信息。它涵盖预订是否被取消、预订日期和抵达日期之间的间隔时间、抵达日期的周数和日期。它还能显示客人是回头客还是新顾客。

该数据集还包含与房间分配相关的信息。它既提到了预订房间类型（最初申请的房间类型），也提到了已分配房间类型（实际分配的房间类型）。此外，它还显示了预订的任何变更以及客人之前取消预订的详细信息。

该数据集中的其他相关因素包括每次预订的押金类型；用于预订的旅行社 ID 号；确认前在等候名单上等待的天数；客户分类（如临时客户或团体客户）；根据住宿交易量除以总住宿晚数计算的平均每日房价；客户指出的所需停车位；每位客人提出的特殊要求总数。

所提供的数据有助于进行多个层面的分析：研究不同时期（包括年份）的特定酒店，了解这些年份内月份和周的趋势，从而确定不同国家/地区客人偏好的季节（以占其他国家/地区的比例表示）。可以考察仅限成人预订和家庭预订之间的差异，并考虑周末/工作日住宿晚数等相关变量，探讨这两类群体在选择酒店住宿模式方面有何不同。

这个广泛的数据集具有深入探索酒店预订流程各个方面的巨大潜力，同时为改善酒店服务、优化运营和了解客户偏好提供宝贵的见解

• hotel：酒店类型（分类）
• is_canceled：预订是否被取消（二进制）
• lead_time：预订日期和抵达日期之间的天数（数字）
• arrival_date_year：到达日期的年份（数字）
• arrival_date_month：到达日期的月份（分类）
• arrival_date_week_number：到达日期的周数（数字）
• arrival_date_day_of_month：到达日期的月份日期（数字）
• stays_in_weekend_nights：周末入住或预订入住酒店的晚数（数字）
• stays_in_week_nights：入住或预订入住酒店的周晚数（数字）
• 成人、儿童、婴儿：按年龄段划分的客人数量
  • 成年人 = 成年人数量
  • children = 孩子数量
  • 婴儿 = 婴儿数量
• 预订详情：
  • 餐食：预订套餐中包含的餐食选项类型（分类）
  • 国家、市场细分和分销渠道列提供人口统计和客户分类信息。
  • is_repeated_guest 列指定客人是否是重复访客。
  • previous_cancellations 列表示客人取消了多少个之前的预订。
  • previous_bookings_not_canceled 显示有多少之前的预订未被客人取消。
• 住宿详情：
  • reserved_room_type 列表示每个预订最初预订的房间类型。assigned_room_type
    提到每个预订最终分配的房间类型。
  • booking_changes：抵达前对预订所做的更改次数。
  • deposit_type：预订的存款类型（分类）。
  • 代理和公司栏提供参与预订的旅行社和/或公司的相关信息。
• 附加信息：
  • days_in_waiting_list：预订在确认或取消之前在等候名单上的天数。
  • customer_type 提供有关客户类型的信息（分类）
  • adr：每间客房的每日平均房价，通过将所有住宿交易总额除以总入住晚数计算得出（数字

研究思路

• 需求预测：该数据集可用于分析预订模式和趋势，例如一段时间内的预订数量、预订的季节性以及某些因素（例如，提前期、到达日期）对预订行为的影响。这些信息可以帮助酒店预测未来需求，并优化其定价和库存管理策略。
• 客户细分：通过分析数据集中的各种属性，例如市场细分、客户类型以及客人的特殊要求，酒店可以识别具有独特需求和偏好的不同客户群体。这种细分可以帮助酒店针对特定群体定制营销活动、服务和设施，从而提高客户满意度。
• 取消分析：通过了解预订是否被取消以及可能影响取消的因素（例如提前期、押金类型），酒店可以分析取消预订的模式，从而找出客人取消预订的常见原因。此类分析可以帮助酒店实施减少取消预订的策略，例如提供灵活的取消政策或提供个性化优惠以激励客人保留预订。
  这些只是一些示例，展示了如何创造性地利用此数据集，而不仅仅是进行简单的描述性分析。根据分析的背景和目标，进一步探索这些数据可能会产生其他有趣的见解或应用。