1.背景介紹
數(shù)據(jù)集來自Kaggle網(wǎng)站上公開的Hotel booking demand項(xiàng)目
該數(shù)據(jù)集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的預(yù)訂信息，包括預(yù)訂時(shí)間、入住時(shí)間、成人、兒童或嬰兒數(shù)量、可用停車位數(shù)量等信息。
數(shù)據(jù)集容量約為12萬×32
本次數(shù)據(jù)分析主要包含如下內(nèi)容：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-648317.html
- 總覽數(shù)據(jù)，完成對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理
- 利用數(shù)據(jù)集對(duì)酒店運(yùn)營狀況/市場(chǎng)情況/客戶畫像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 根據(jù)數(shù)據(jù)集建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)取消預(yù)訂
2.數(shù)據(jù)概覽以及數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.1 數(shù)據(jù)概覽
首先導(dǎo)入需要的庫，并且設(shè)置了后面的代碼塊不需要再重復(fù)導(dǎo)入庫文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-648317.html
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import p到了這里，關(guān)于44 | 酒店預(yù)訂及取消的數(shù)據(jù)分析的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
