利用机器学习进行酒店客户预订取消的数据分析和预测

简介：
本研究运用机器学习技术深入分析酒店客户预订取消模式，旨在构建精准预测模型，助力酒店业优化资源配置与提升运营效率。 本项目采用Python语言，并运用机器学习及其他数据分析技术对数据进行了描述性统计与预处理；接着通过可视化分析揭示了酒店运营状况、市场情况及客户画像的特点；最后建立了预测模型，用于判断客户是否会取消预订。 研究结果如下： 1. 客户到达酒店后更改房型时多数不会取消预定而直接入住。相反地，自行更改房型的客人更倾向于调整房间类型以确保正常入住。 2. 婴儿随行的家庭订单中，预定取消率显著降低；然而超过5人以上的预订几乎全部被取消，这可能是异常行为如刷单等所致。 3. 针对城市酒店而言，双人房型的客户取消概率明显高于其他类型（家庭、单人间），对此需要改进针对这类客人的服务以减少预定取消。度假酒店方面，则是家庭客户的入住率最高，其次是双人和单身客户；因此可以考虑向家庭客户提供优惠折扣来提高其入住率。 4. 大部分预订来自于新客人，而回头客的取消概率明显低于初次来访者。结合预定量与取消量分析，在7-8月份度假酒店客流减少且取消比例显著上升的情况下，经营方需调整价格策略以增加收入；同时建议用户避免在此期间内预订此类住宿服务，因为此时的价格较高，而在9月则会大幅下降。