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大数据课程设计论文:关于酒店数据处理,总计十页,内容丰富。两个数据集共享相同的结构,通过31个特征,形成了描述H1的40060次观测数据和H2的79330次观测数据,每一条观测数据都代表一次酒店预订。本设计通过机器学习等数据分析技术,首先对数据进行了描述性的统计,完成了对数据的预处理;其次利用数据集对酒店运营状况、市场情况、客户画像进行了可视化分析;最后根据数据集建立客户是否会取消预订的预测模型。酒店旅游市场的快速发展使得行业内的竞争愈发激烈,客户对产品与服务信息获取渠道越来越多,酒店企业面临着产品同质化严重、同行竞争加剧,从而导致新增客户获取困难、成本增加等行业问题。为了更好地规划酒店的经营,大数据有极强的能力来了解消费者的行为特点,从而做出合理的决策。户流失预测可以帮助酒店预测流失趋势,构建适合酒店行业数据特性的影响因素指标体系,有针对性地提出挽留措施,提高商家利润,因此,酒店业的客户流失预测是酒店管理领域的一个重要研究方向。例如在消费者的视角里,什么时候是一年中预定酒店房间的最佳时间,为了获得最好的房价折扣而选择的最佳入住时间,酒店是否可能会收到不成比例的高数量的特殊请求。
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进步小白
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