Hotel Booking Modeling: 探索性数据分析与机器学习应用

简介：
本项目聚焦酒店预订模式分析，通过详尽的探索性数据研究及机器学习技术的应用，旨在优化预测模型，提升行业运营效率。 了解酒店预订网站上的客户行为对公司的预期结果具有重大影响。预测诸如预订取消和选择的酒店类型之类的客户行为有助于提高公司业绩和发展。在竞争日益激烈且客户需求不断变化的情况下，饭店及在线旅行社比以往任何时候都更需要做出准确的预测。 预订取消会给企业带来损失，而了解特定类型的酒店需求（如度假胜地或城市酒店）可以帮助企业在优化库存方面取得成功。本研究旨在根据历史数据经验性地预测客户的酒店类型选择和可能发生的预订取消情况，并在深入分析之前通过探索性数据分析来更好地理解客户行为。 这项研究基于最初由Nuno Antonio和Ana Almeida收集的相关数据进行，目的是利用监督式机器学习模型来进行上述预测。