Развертывание с помощью приложения Streamlit для прогнозирования отмены бронирования отелей Подключение к Стримлит Когда мой код был готов в VScode, мои действия включали отправку кода на Github, а затем использование Streamlit Sharing для развертывания. Зарегистрируйтесь или войдите в учетную запись Streamlit в качестве первого шага. Прежде чем отправлять в Git, вам нужно проверить еще пару вещей. Это немногое из того, что я рекомендую. Чтобы избежать ошибок, связанных с..

В предыдущем сообщении блога мы исследовали набор данных об отменах отелей с помощью визуализации данных. Мы обсудили различные идеи о наборе данных, включая рекомендации в отношении анализа. Зачем тогда нам нужно использовать прогностические модели? В то время как визуальные данные помогают нам понять, кто наши клиенты, и объяснить, почему происходят обстоятельства, прогнозное моделирование может раскрыть новые идеи клиентов и предсказать их поведение на основе входных данных,..

Использование ARIMA для прогнозирования средней дневной ставки Средние дневные ставки (далее именуемые ADR) представляют собой средние дневные ставки, оплачиваемые постоянным клиентом в отеле. Это важный показатель для отеля, поскольку он отражает общую прибыльность каждого клиента. В этом примере средние дневные ставки для каждого клиента усредняются за неделю, а затем прогнозируются с использованием модели ARIMA. Приведенный ниже анализ основан на данных Antonio, Almeida and..

Данные гостиничного рынка и сравнительные данные компании STR и Google, опубликовавшие отчет , показывают, что отслеживание результатов поиска отелей может быть надежной оценкой бронирования отелей. Итак, наша цель сегодня - попытаться построить модель машинного обучения для прогнозирования результата события (бронирование или просто щелчок) для пользовательского события на основе их поиска и других атрибутов, связанных с этим пользовательским событием. Данные Данные общедоступны,..