对于“酒店直销间夜”和“酒店直销实住间夜”这两个变量，可以使用时间序列分析方法，如ARIMA或LSTM等，进行预测。这些变量通常具有季节性和趋势性，需要进行差分或对数变换等处理。代码

以下是使用ARIMA模型进行时间序列预测的Python代码示例，其中假设已经有了一个名为df的数据框，其中包含“酒店直销间夜”和“酒店直销实住间夜”的时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
 
# 对数变换
df['log_direct_sales_nights'] = np.log(df['酒店直销间夜'])
df['log_direct_sales_stays'] = np.log(df['酒店直销实住间夜'])
 
# 差分
df['diff_log_direct_sales_nights'] = df['log_direct_sales_nights'].diff()
df['diff_log_direct_sales_stays'] = df['log_direct_sales_stays'].diff()

# 创建ARIMA模型，p=1, d=1, q=1
model = ARIMA(df['diff_log_direct_sales_nights'].dropna(), order=(1,1,1))
result = model.fit(disp=-1)
 
# 预测未来7天的“酒店直销间夜”
forecast = result.forecast(steps=7)[0]
last_log_sales_nights = df['log_direct_sales_nights'].iloc[-1]
forecast_sales_nights = np.exp(last_log_sales_nights + np.cumsum(forecast))
 
# 计算均方根误差
mse = mean_squared_error(df['酒店直销间夜'][-7:], forecast_sales_nights)
rmse = np.sqrt(mse)
print('预测的酒店直销间夜：', forecast_sales_nights)
print('均方根误差：', rmse)

这个示例中，我们对“酒店直销间夜”和“酒店直销实住间夜”进行了对数变换和差分处理，然后使用ARIMA模型进行预测。最后计算了预测值与实际值的均方根误差。同样的方法也可以用于“酒店直销实住间夜”的预测。