酒店预订需求数据集
这是一份适合做取消预测、需求分析和收益管理研究的酒店订单级公开数据集，包含 119390 条预订记录、32 个字段，覆盖 2015 至 2017 年的城市酒店与度假酒店业务。
这是一份围绕酒店订单行为整理的订单级数据集，适合用于取消预测、预订行为分析、客群分层和运营可视化。相比只有聚合指标的酒店业务数据，它保留了订单层面的明细字段，更适合做完整的数据分析和机器学习练习。
从整体结构看，数据覆盖 City Hotel 与 Resort Hotel 两类酒店，共 119,390 条记录、32 个字段，时间范围集中在 2015 到 2017 年。目标字段 is_canceled 含义明确，业务问题直观，既适合做课程设计，也适合做数据分析作品或分类建模样例。
1. 数据集概览
这份数据集围绕酒店预订生命周期展开，记录了预订提前期、入住日期、停留天数、客户人数、渠道来源、餐食方案、押金类型、历史取消情况以及订单最终状态。它同时包含行为变量和交易约束变量，因此很适合做取消风险识别和需求管理分析。
这类数据的优点在于问题边界清晰。是否取消预订、哪些渠道更稳定、哪些客群更容易临时变更、城市酒店与度假酒店的订单结构是否存在差异，都可以直接从现有字段展开，不需要额外拼接复杂外部表。
2. 数据规模与字段
当前使用的数据文件包含 119,390 行、32 列。按内容可大致划分为以下几组：
| 字段分组 | 代表字段 | 说明 |
|---|---|---|
| 酒店与入住信息 | hotel, arrival_date_year, arrival_date_month, arrival_date_week_number, arrival_date_day_of_month | 描述酒店类型和订单到达时间 |
| 停留与人数信息 | stays_in_weekend_nights, stays_in_week_nights, adults, children, babies | 刻画订单规模与入住结构 |
| 渠道与客户属性 | market_segment, distribution_channel, customer_type, is_repeated_guest, country | 刻画来源渠道和客户特征 |
| 历史行为与交易约束 | lead_time, previous_cancellations, previous_bookings_not_canceled, deposit_type, days_in_waiting_list | 有助于判断订单稳定性 |
| 房型与价格信息 | reserved_room_type, assigned_room_type, adr | 反映房间分配与房价水平 |
| 标签与结果字段 | is_canceled, reservation_status, reservation_status_date | 适合做标签定义和结果分析 |
其中，is_canceled 是最直接的建模目标字段，当前取消率约为 37.04%，标签分布有一定不均衡，但仍处于可以直接建模的范围。hotel 字段显示样本主要由 City Hotel 和 Resort Hotel 组成，其中城市酒店的记录更多。
3. 适合的任务方向
这份数据集最适合的核心任务是二分类，也就是根据预订发生时已经可见的信息预测订单最终是否会取消。这个方向既有明确标签，也有直接的业务价值，适合做逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost 等模型对比。
除分类任务外，它还适合做以下方向：
- 预订取消风险识别与特征重要性分析
- 城市酒店与度假酒店客群结构对比
- 不同渠道的订单稳定性评估
- 基于 adr、入住天数和客户类型的收益管理分析
- 围绕客户来源、重复入住、特殊请求数量的分层画像分析
如果要做课程设计，这份数据集的优势在于可以完整覆盖清洗、分析、建模和可视化流程，同时又能产出比较容易解释的业务结论，不会沦为单纯堆模型指标的演示数据。
4. 数据质量与使用建议
从缺失情况看，这份数据集整体完整度较高，但并不是完全干净。company 字段缺失率约为 94.31%，agent 字段缺失率约为 13.69%，country 字段缺失率约为 0.41%，children 只有极少量缺失。这意味着它既适合做真实数据清洗练习，也提醒使用者不要把高缺失字段直接原样送入模型。
使用时建议重点注意几件事。第一，reservation_status 与 reservation_status_date 靠近订单最终结果，如果直接用于取消预测，容易产生标签泄漏。第二，company 字段缺失非常重，更适合作为是否存在公司信息的衍生特征，而不是直接保留原值。第三，arrival_date_month 是英文月份文本，建模前通常需要做顺序编码或时间特征转换。第四，country、market_segment、distribution_channel 这类类别字段对业务解释很有帮助，但编码方式会显著影响模型效果。
如果用于生产级业务决策，还需要结合具体酒店集团的价格策略、节假日、地域供需和渠道政策做补充验证。对教学、课程设计和数据分析练习而言，这份数据集已经足够完整。
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5. 数据观察与可视化
下列图表基于真实数据样本生成，重点展示数据宏观概览、缺失值初筛和围绕取消标签的探索性分析结果。
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6. 适合的项目场景
如果目标是快速完成一篇可答辩的机器学习项目，这份数据集很适合做酒店预订取消预测与运营分析。因为它同时具备清晰标签、足够样本量和可解释字段，既能做模型比较，也能输出有业务含义的图表结论。
如果目标偏数据分析或看板展示，这份数据集也适合做酒店经营分析页面。可以围绕酒店类型、客源渠道、取消率、平均房价、等待名单天数、特殊请求数量等维度做多图表分析，输出更偏管理视角的结果。
7. 数据集亮点
- 订单级粒度清晰，适合做真实业务分析而不是玩具数据演示
- 取消标签明确，天然适合分类建模与风险预警
- 字段覆盖时间、渠道、客户、房型、价格等多个维度
- 样本量超过 11 万，足以支撑特征工程和模型对比
- 整体数据质量较好，同时保留了一定缺失和脏点，适合教学与实战