数据集:https://www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand 2、项目介绍 该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息,包括预订时间、入住时间、成人、儿童和/或婴儿数量、可用停车位数量等信息,容量约为12万×32。 需求分析:是否可以根据之前取消的预订情况来预测客户是否会取消酒店预订(分类问题)...
该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息,包括预订时间、入住时间、成人、儿童和/或婴儿数量、可用停车位数量等信息。数据集已进行个人信息脱敏,容量约为12万×32。 本项目主要包含以下内容: 完成对数据集的数据预处理; 利用数据集对酒店运营状况/市场情况/客户画像进行数据分析; 根据数据集建立机器学习...
数据分析目的:1、分析用户的特征分布;2、分析酒店业务经营情况 ;3、预测酒店订单是否会被取消,找出重要影响因素 数据来源链接: https://www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand 以下通过Python对酒店预订数据进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)和预测分析(Predictive Analysis): 一、数据准备 impo...
由上图可知,来自PRT(葡萄牙)的预订需求量占比近50%,可以确定样本数据来源于葡萄牙,客人主要来自临近的欧洲国家。值得关注的是来自巴西的预订需求排名第九,推测原因与足球有关。 二、客户需求分析 1.提前预订时长分析 #查看提前预订时长情况,(对行标签下的值使用 “组合”功能,鼠标右击-组合-设置起始值为1,终止值...
1.数据集本地链接: hotel_bookings.csv 16.9M · 百度网盘 不过还是建议去Kaggle官网,搜索Hotel booking demand下载,也可以围观学习大神的分析方法,帮你更上一层 酒店预订需求www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand 2.数据导入、理解 #导入相关的库,方便后续调用 ...
一、项目介绍该数据集包含某地区城市酒店和度假酒店两个酒店的预订信息,包括预订时间、逗留时间、成人、儿童和婴儿人数以及可用停车位数量等信息,总数据量约12w条(32列)。二、分析目标酒店出于盈利目的,更关…