介绍 在Covid期间，酒店业的收入大幅下降。因此，当人们开始更多地旅行时，吸引顾客仍然是一个挑战。我们将开发一种机器学习工具来解决这个问题，并设置试衣间以吸引更多顾客。利用酒店的数据集，我们将建立一个人工智能工具来选择正确的房价，提高入住率，增加酒店的收入。 学习目标 设置酒店房间正确价格的重要性。 清洗数据，转换数据集和预处理数据集。 使用酒店预订数据创建地图和可视化图表。 数据科学中使用酒店预订数据分析的实际应用。 使用Python编程语言进行酒店预订数据分析。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 什么是酒店房价数据集？ 酒店预订数据集包含来自不同来源的数据，包括酒店类型、成人数量、停留时间、特殊要求等列。这些值可以帮助预测酒店房价，从而增加酒店的收入。 酒店房价分析是什么？ 在酒店房价分析中，我们将分析数据集的模式和趋势。根据这些信息，我们将进行与定价和运营相关的决策。这些决策将受到多个因素的影响。 季节性：房价在旺季（如假期）大幅上涨。 需求：当需求高时（如庆典活动或体育赛事），房价会上涨。 竞争：酒店房价受附近酒店价格的影响很大。如果一个地区的酒店数量过多，则房价会降低。 设施：如果酒店有游泳池、水疗中心和健身房等设施，它们会对这些设施收取更高的费用。 位置：位于主要城镇的酒店相比较而言可以收费更高。 正确设置酒店房价的重要性 设置房价对于增加收入和利润至关重要。正确设置酒店房价的重要性如下： 最大化收入：房价是增加收入的主要关键。通过设置有竞争力的价格，酒店可以增加收入。 增加客户：当房价公平时，更多客人会预订酒店。这有助于增加入住率。 最大化利润：酒店试图提高价格以增加利润。然而，提高价格会减少客人数量，而正确设置价格会增加客人数量。 收集数据和预处理 数据收集和预处理是酒店房价分析的重要部分。数据是从酒店网站、预订网站和公共数据集收集的。然后将该数据集转换为可视化所需的格式。在预处理过程中，数据集经历数据清洗和转换。新转换的数据集用于可视化和模型构建。…
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