数据处理课程设计论文：运用机器学习进行酒店预订分析

简介：
本论文通过数据处理与机器学习技术，深入研究和分析酒店预订模式，旨在优化客户体验并提供有效的业务策略建议。 大数据课程设计论文：关于酒店数据处理的分析报告共十页内容详实。两个数据集具有相同的结构，并通过31个特征描述了H1（40,060次观测）和H2（79,330次观测），每一项观测代表一次酒店预订记录。本设计采用机器学习等数据分析技术，首先进行了描述性统计分析并完成了数据预处理；接着利用这些数据集对酒店运营状况、市场情况及客户画像进行可视化分析；最后基于数据建立了预测客户是否会取消预订的模型。 随着旅游业的发展，酒店行业的竞争日益激烈，顾客获取产品和服务信息的方式也越来越多。这导致了行业内产品的同质化现象严重和同行间的竞争加剧，使得新客户的获得变得更加困难且成本更高。为了更好地规划经营策略，大数据技术能够深入了解消费者的行为模式，并帮助做出合理决策。预测客户流失趋势可以帮助酒店识别潜在的流失风险并采取针对性措施来挽留顾客，从而提高利润。 从消费者的视角来看，在一年中的哪些时间段预订房间可以获得最佳房价折扣？什么时候是入住的最佳时机？以及在某些情况下，是否会出现大量特殊请求的情况等等问题都可以通过数据分析得到解答。因此，客户流失预测成为酒店管理领域的重要研究方向之一。