酒店预订取消预测：关键因素与机器学习模型分析

资源摘要信息:"本项目的核心目标是利用机器学习技术预测客户是否会取消酒店预订。为了实现这一目标，项目团队进行了详尽的数据分析，涵盖了多个角度和维度的数据采集，包括但不限于客户的人口统计信息、预订习惯、时间因素、价格因素以及特定需求等。项目收集了36238条记录，这些数据经过精心的预处理、清洗、整合和探索性分析，进而构建了可以有效预测预订取消的模型。 数据集包含了预订人数、儿童人数、周末夜晚数和工作日夜晚数等关键信息。在处理过程中，团队将年、月、日信息整合为单一的到达日期字段，并进行了必要的数据清洗和预处理，确保数据的质量和可用性。 在研究方法方面，项目采用了数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等环节。之后，利用探索性数据分析（EDA）对各变量之间的关系进行可视化分析，从而揭示了对预订取消有影响的因素。特征工程是本项目的重要组成部分，通过提取有助于预测模型的特征，如预订前的提前天数、客户是否为回头客等，为模型的构建提供了重要支撑。 在模型的选择和训练阶段，团队应用了决策树、随机森林、逻辑回归等多种机器学习算法，并通过网格搜索进行模型参数的优化和调校。这些算法的综合运用，提高了预测结果的准确性和可靠性。最后，通过使用准确率、召回率、F1分数等指标对模型进行评估，从而能够对模型性能进行全面的衡量。 主要发现表明，预订前的提前天数是一个影响预订取消的重要因素。一般来说，提前天数越长，客户取消预订的可能性越高，这可能与客户的旅行计划变动或决策周期有关。此外，市场细分也对预订取消有一定影响，不同的市场细分群体在预订行为上表现出不同的模式，尤其是在通过在线平台预订时。 本项目的研究成果对于酒店管理运营有着实际的指导意义，能够帮助酒店行业更好地预测和管理预订取消问题，优化资源分配，降低运营风险，提高客户满意度和忠诚度。 标签中所提到的'数据集'、'数据分析'、'决策树'、'随机森林'和'逻辑回归'是本项目中的关键技术点和工具。'数据集'是进行分析和模型训练的基础，而'数据分析'是理解数据特性和提取洞察的过程。'决策树'和'随机森林'是常用的分类算法，能够处理特征选择和预测问题。'逻辑回归'则是一种广泛应用于二分类问题的统计方法。这些工具和方法的综合运用，使项目的预测模型更加高效和准确。 压缩包子文件的文件名称列表提供了项目文件的概览，其中'Hotel Reservations.csv'是数据集文件，包含了所有相关的预订信息；'Hotel Reservations Cancelation Prediction.ipynb'是项目的Jupyter Notebook文件，记录了项目的分析流程和模型训练过程；'description.md'是对项目的描述性文档；而'Hotel Reservations Cancelation Prediction.pdf'则可能是项目报告或演示文档的PDF版本。"