Python驱动的酒店预订与取消数据分析实践

"该文件是基于Python进行酒店预订和取消数据分析的期末课程报告，作者为曾诚，专业为市场营销（金融服务与营销）。报告中涵盖了数据预处理、特征工程、多种机器学习模型的训练与评估等多个方面。" 在酒店预订及取消的数据分析中，Python是一种常用的语言，因为它拥有强大的数据分析库，如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn以及Plotly等。首先，`Numpy`库用于处理数值计算，提供高效的多维数组对象以及相关的函数。`Pandas`则是一个强大的数据处理库，它提供DataFrame数据结构，便于数据清洗、处理和分析。`Matplotlib`和`Seaborn`用于数据可视化，帮助理解数据分布和模式。`Plotly`则提供了交互式的图表，增强数据展示的效果。 接着，报告涉及到地理信息系统`Folium`，它用于地图相关的数据可视化，如果数据包含地理位置信息，可以展示在地图上。 在机器学习部分，报告使用了`sklearn`库，这是一个广泛应用于数据挖掘和数据分析的工具包。`train_test_split`用于将数据集划分为训练集和测试集；`KFold`和`cross_validate`用于交叉验证，提高模型泛化能力；`Pipeline`则方便构建和管理多个数据处理步骤。`LabelEncoder`和`OneHotEncoder`用于分类特征的编码，`StandardScaler`用于数值特征的标准化。`SimpleImputer`处理缺失值。`RandomForestClassifier`、`XGBClassifier`、`DecisionTreeClassifier`、`LinearSVC`、`GaussianNB`、`KNeighborsClassifier`、`LogisticRegression`、`SGDClassifier`和`RidgeClassifier`是各种分类算法的实现，用于训练模型并预测酒店预订是否会被取消。 `GridSearchCV`是参数调优的重要工具，通过网格搜索找到最优的超参数组合。`accuracy_score`用于计算模型的准确率，衡量模型性能。`cross_validate`和`train_test_split`用于数据划分和验证。 整个报告可能包括了数据加载、探索性数据分析（EDA）、特征选择、数据预处理、模型训练、模型评估以及模型优化等步骤，旨在深入理解酒店预订取消行为的规律，为业务决策提供支持。