《商务大数据分析与决策课程报告》

简介：
该项目基于 Kaggle 上的 Hotel booking demand 数据集进行开发和研究。该数据集涵盖了城市酒店与度假型酒店的预订信息，并通过 Python 语言结合机器学习分析技术对该项目进行全面评估。 具体而言，本研究首先采用了描述性统计方法对原始数据进行了预处理；其次通过数据可视化分析了酒店运营状况、市场环境以及客户特征；最后基于机器学习模型构建客户取消预订行为预测系统。经过实验验证，随机森林算法在预测准确率方面表现最优，并且显著优于其他主流算法。 研究结果表明，在影响客户取消预订的关键指标中，lead_time、deposit_type、adr_per_person、adr、arrival_date_day_of_month、total_of_special_requests 和 arrival_date_week_number 等变量具有显著的影响力。基于此，酒店可重点关注这些因素以提升服务质量并优化取消预测机制。我对python数据分析的知识点进行了系统的整合与实践应用，并通过这一过程进一步加深了对相关知识的理解和掌握。在实际操作中，能够通过python数据分析技术来处理和分析具体问题，并最终推断出若干具有指导意义的趋势方向。