PAGEPAGEIPAGEPAGEII目錄18916摘要與關(guān)鍵詞 1133611.緒論 2188331.1研究背景 2174181.2研究現(xiàn)狀 2160001.3研究意義 311341.4研究內(nèi)容 4312042.2.相關(guān)技術(shù)介紹 4200172.1數(shù)據(jù)可視化技術(shù) 4214832.2隨機(jī)森林模型 563532.3網(wǎng)格搜索技術(shù) 6281803.分析模塊設(shè)計(jì) 7204453.1功能設(shè)計(jì) 7239313.1.1數(shù)據(jù)可視化分析設(shè)計(jì) 7216683.1.2預(yù)測模型設(shè)計(jì) 892943.1.3預(yù)測評估及優(yōu)化設(shè)計(jì) 957114.酒店浮動定價(jià)模型實(shí)現(xiàn) 10235504.1數(shù)據(jù)可視化模塊實(shí)現(xiàn) 10153124.1.1分析客房單價(jià)和訂單取消量的關(guān)系 10158534.1.2按月份分析入住率 11302874.1.3分析客戶來源國家 12262834.1.4分析市場細(xì)分的預(yù)訂量 1220454.1.5分析客戶類型的分布 14204834.1.6分析每季度各房價(jià)收益總值 15108654.2隨機(jī)森林模型實(shí)現(xiàn) 1682814.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 1663954.2.2隨機(jī)森林模型構(gòu)建 1887575.隨機(jī)森林模型優(yōu)化及測試 19PAGEPAGEIPAGEPAGEII262635.1隨機(jī)森林模型調(diào)優(yōu) 1933115.2隨機(jī)森林模型預(yù)測結(jié)果測試 21175045.3本章小結(jié) 22204296.總結(jié)與展望 23175916.1研究總結(jié) 23233246.2未來展望 2318547參考文獻(xiàn) 2432522Abstract 2528382致謝 26PAGEPAGEIPAGEPAGEII基于大數(shù)據(jù)分析的酒店客房浮動定價(jià)研究摘要：在競爭日益激烈的酒店行業(yè)中，如何制定有效的定價(jià)策略成為了業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。本研究基于大數(shù)據(jù)分析，深入探討了酒店客房價(jià)格的浮動定價(jià)機(jī)制。首先，通過收集和分析歷史數(shù)據(jù)、客源地、季節(jié)性因素、顧客來源、競爭對手定價(jià)以及市場供需情況等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個綜合的數(shù)據(jù)集。接著，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)可視化對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以識別影響酒店定價(jià)的關(guān)鍵因素，并預(yù)測市場趨勢，為酒店業(yè)提供了一種創(chuàng)新的定價(jià)策略。本研究有助于酒店在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中保持競爭力，同時也為未來的研究者提供了新的研究方向和方法論參考。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；機(jī)器學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)分析及可視化PAGEPAGEI緒論研究背景隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用，酒店行業(yè)也逐漸意識到大數(shù)據(jù)對經(jīng)營決策的重要性?？头慷▋r(jià)作為酒店經(jīng)營中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于提高酒店經(jīng)營效益和競爭力具有重要意義。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和信息化水平的提高，酒店行業(yè)擁有大量客戶、交易和市場數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以進(jìn)行深入挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和趨勢。為酒店定價(jià)策略的制定提供數(shù)據(jù)支持。同時，酒店行業(yè)是一個典型的服務(wù)行業(yè)，具有季節(jié)性、周期性和地區(qū)性等特點(diǎn)。酒店客房價(jià)格的制定需要考慮到市場需求、競爭情況、季節(jié)性變化等因素，需要一種靈活的定價(jià)策略來應(yīng)對市場變化。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和在線預(yù)訂平臺的普及，客戶對于酒店價(jià)格的敏感度也逐漸增加?？蛻艨梢酝ㄟ^多個渠道獲取酒店客房的實(shí)時價(jià)格信息，并能夠進(jìn)行比較和選擇。因此，酒店需要靈活制定定價(jià)策略，以適應(yīng)市場需求和競爭情況，保持競爭力和盈利能力。傳統(tǒng)的定價(jià)策略往往是基于成本加成或者市場需求進(jìn)行制定的，缺乏靈活性和針對性。而浮動定價(jià)策略則可以根據(jù)市場情況實(shí)時調(diào)整價(jià)格，更加符合市場需求和客戶行為，提高了定價(jià)的靈活性和準(zhǔn)確性。在這樣的背景下，基于大數(shù)據(jù)的酒店客房浮動定價(jià)分析與研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。通過分析酒店內(nèi)部的大數(shù)據(jù)和外部的市場數(shù)據(jù)，可以為酒店制定更加科學(xué)和精確的定價(jià)策略，提高酒店收入和利潤。同時，對于酒店經(jīng)營者來說，深入研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在客房浮動定價(jià)中的應(yīng)用，也能夠提高其對市場的敏感度和決策水平。研究現(xiàn)狀國內(nèi)方面，現(xiàn)有研究中解決酒店客房動態(tài)定價(jià)問題中，基本都是通過經(jīng)濟(jì)管理學(xué)鄰域的方法進(jìn)行研究。有通過經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域進(jìn)行分析的有例如楊靜REF_Ref3229\r\h[1]建立基于需求不確定下OTA渠道客房定價(jià)優(yōu)化模型,求解給出最優(yōu)定價(jià)方案,并將優(yōu)化后的定價(jià)方案與優(yōu)化之前進(jìn)行比較。陳武華REF_Ref4916\r\h[2]在只入住一天的前提下，通過顧客在對各種類型房間的選擇行為建立模型來求解多房間綜合定價(jià)。祖長生REF_Ref4911\r\h[3]利用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)方法依據(jù)需求價(jià)格彈性研究客房定價(jià)。也有基于調(diào)研數(shù)據(jù)對酒店客房定價(jià)進(jìn)行研究的，類例如付春雨REF_Ref4676\r\h[4]根據(jù)消費(fèi)者偏好異質(zhì)性對酒店銷售定價(jià)的研究。另外也有朱晗REF_Ref6152\r\h[5]利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，提出基于SARSA(λ)的改進(jìn)算法對客房動態(tài)定價(jià)模型進(jìn)行求解而研究酒店客房的浮動定價(jià)。在互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展下，大數(shù)據(jù)已成為各行業(yè)中備受關(guān)注的一個重要議題REF_Ref8137\r\h[6]，并且在不斷地向我們展示著它所蘊(yùn)含的無限價(jià)值。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的研究，建立符合需求的模型，以此預(yù)測未來需求情況，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決酒店客房浮動定價(jià)問題，為酒店管理者提供最優(yōu)的定價(jià)策略，以此提高酒店的競爭力和收益水平，也逐漸成為了人們研究的一個新方向REF_Ref9411\r\h[7]。國外部分學(xué)者在酒店客房銷售主要是營銷策略方面的研究，并且針對特定情況提出酒店業(yè)關(guān)于市場營銷的側(cè)重點(diǎn)及具體建議。相關(guān)研究的特點(diǎn)是專業(yè)水平較高，分析策略著眼點(diǎn)細(xì)致入微，并且大多都很重視去實(shí)地調(diào)研分析。SerdarOktay以高星級酒店為研究對象，在關(guān)于酒店?duì)I銷方面的問題提出，當(dāng)前市場的行業(yè)競爭對手明顯比原來要多，原來存在的供不應(yīng)求的市場局面已經(jīng)被扭轉(zhuǎn)，所以酒店業(yè)要想長期發(fā)展，市場營銷是應(yīng)該關(guān)注的重點(diǎn)REF_Ref13542\r\h[8]等。也有BandalouskiREF_Ref13578\r\h[9]在求解酒店動態(tài)定價(jià)模型時,將需求分解成多個類別，然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分別對各類別與價(jià)格的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行預(yù)測。大數(shù)據(jù)技術(shù)方面，Ahmad等REF_Ref13614\r\h[10]提出了互聯(lián)網(wǎng)在操作和存儲方面的技術(shù)深度,使得企業(yè)可以在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上,更加精準(zhǔn)地挖掘需求滿足需求。但利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對酒店客房定價(jià)的研究微乎其微?？傮w而言，《基于大數(shù)據(jù)分析的酒店客房浮動定價(jià)研究

》是一個相對新穎的研究方向。國內(nèi)學(xué)者對酒店客房定價(jià)大部分集中在數(shù)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)鄰域的研究，而國外學(xué)者則更加注重在客房銷售的策略。盡管已有一些研究成果取得了一定的進(jìn)展，但在大數(shù)據(jù)視角下的研究仍然存在研究難點(diǎn)和亟待解決的問題，比如如何有效應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)和算法，如何提高定價(jià)策略的效果和可操作性等。因此，今后需要進(jìn)一步深入研究，以推動《基于大數(shù)據(jù)分析的酒店客房浮動定價(jià)研究

》的發(fā)展。研究意義提高酒店收入和利潤：基于大數(shù)據(jù)的客房浮動定價(jià)模型可以準(zhǔn)確預(yù)測市場需求和客戶偏好，幫助酒店制定最佳定價(jià)策略，提高客房入住率和平均房價(jià)，從而增加酒店收入和利潤。提升客戶滿意度和忠誠度：通過大數(shù)據(jù)分析來了解客戶消費(fèi)習(xí)慣，采用有針對性的定價(jià)策略提供更好的服務(wù)和優(yōu)惠，以此提升客戶滿意度和忠誠度。優(yōu)化資源配置和運(yùn)營效率：基于大數(shù)據(jù)的客房浮動定價(jià)模型可以準(zhǔn)確預(yù)測就帶你的客房需求以及供應(yīng)情況，幫助酒店優(yōu)化資源配置和運(yùn)營效率，降低成本和浪費(fèi)，提高資源的利用率和經(jīng)濟(jì)效益。促進(jìn)酒店行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展：通過深入研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在客房浮動定價(jià)中的應(yīng)用，可以推動酒店行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展，提高酒店的競爭力和市場地位?？傊?，基于大數(shù)據(jù)的酒店客房浮動定價(jià)分析與研究對于提高酒店收入和利潤、提升客戶滿意度和忠誠度、優(yōu)化資源配置和運(yùn)營效率以及促進(jìn)酒店行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展具有重要的意義和價(jià)值。因此，對于這一課題的深入研究和探索具有重要的現(xiàn)實(shí)和理論意義。研究內(nèi)容隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，其在各行各業(yè)的應(yīng)用也越來越廣泛。本課題以大數(shù)據(jù)視角為基礎(chǔ)，針對酒店客房浮動定價(jià)進(jìn)行了深入的研究與分析。本課題利用的數(shù)據(jù)集包含了兩個國際酒店在2022年的酒店訂單預(yù)訂信息，包括酒店訂單預(yù)訂總量、不同月份預(yù)的訂量、客戶來源地、客戶的不同類型、酒店預(yù)訂途徑來源、各類旅客消費(fèi)情況、押金方式、房間類型與預(yù)定取消量等信息。首先是對數(shù)據(jù)的清洗，然后利用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化的方法，研究數(shù)據(jù)源中各種對酒店客房浮動定價(jià)的影響因素，并且用以圖的方式更好地展現(xiàn)出他們之間的關(guān)系，并對結(jié)果進(jìn)行分析，研究影響酒店客房浮動定價(jià)的主要因素，并為酒店制定更優(yōu)的策略提供參考。然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，建立關(guān)于酒店客房浮動定價(jià)的預(yù)測模型，對酒店客房未來的定價(jià)進(jìn)行預(yù)測，幫助酒店更好的預(yù)知未來酒店客房價(jià)格的浮動趨勢，提前做好相應(yīng)的措施。最后，總結(jié)了本論文的主要研究成果，以及對未來的展望。相關(guān)技術(shù)介紹數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成為分析復(fù)雜數(shù)據(jù)的重要工具。通過圖形、圖表、圖像等手段，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖表的形式，使得我們能夠更好地洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，在酒店定價(jià)策略方面有很大的幫助，例如李翔宇REF_Ref13614\r[10]針對酒店行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,爬取全國多個城市酒店行業(yè)的數(shù)據(jù)，并對其可視化，以此展示出國內(nèi)酒店行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。本次研究的主要模塊之一是通過數(shù)據(jù)可視化的方法，對數(shù)據(jù)源中不同的數(shù)據(jù)和酒店客房價(jià)格情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)研究并以圖表的形式呈現(xiàn)出來，使得我們可以更清晰明確的發(fā)現(xiàn)兩者之間存在的一些趨勢和影響關(guān)系。再對其之間的影響關(guān)系進(jìn)行分析，得出對酒店更加有利的決策方式，為定價(jià)策略提供參考。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是指各種圖表呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)的情況，幫助決策者快速理解數(shù)據(jù)，從而做出更有效的決策。它還能夠以直觀、易懂的形式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，使得不同背景的人員都能理解并加以利用。在團(tuán)隊(duì)協(xié)同工作中，這尤為重要，因?yàn)樗軌驕p少由于理解差異帶來的溝通成本。此外，數(shù)據(jù)可視化還能夠有效地揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，幫助我們觀察數(shù)據(jù)的特征和分布。隨機(jī)森林模型本次研究的重要模塊之一就是預(yù)測酒店的客房定價(jià)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，利用算法和模型處理數(shù)據(jù)，自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式進(jìn)行預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，廣泛應(yīng)用于多個領(lǐng)域。然而，由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的多樣性，涵蓋了分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別等領(lǐng)域，因此選擇適合的算法并非易事。隨機(jī)森林模型是一種強(qiáng)大又靈活的算法，它預(yù)測準(zhǔn)確率高,對異常值、噪聲的容忍度好,不易出現(xiàn)過度擬合,廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、生物信息、管理等領(lǐng)域REF_Ref8550\r[12]。綜合本數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量較大以及隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)，因此選擇隨機(jī)森林模型作為酒店客房浮動定價(jià)的預(yù)測模型。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，它通過構(gòu)建多個決策樹并將它們集成在一起來進(jìn)行預(yù)測。以下是關(guān)于隨機(jī)森林技術(shù)的介紹：1．決策樹基礎(chǔ)：隨機(jī)森林是建立在決策樹基礎(chǔ)上的集成學(xué)習(xí)方法。決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)，其中節(jié)點(diǎn)代表的是特征，分支代表的是決策，最終的葉子節(jié)點(diǎn)代表的是數(shù)值。決策樹能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行自動的分類或回歸。2．隨機(jī)性：為了提高隨機(jī)森林的泛化能力和魯棒性，其引入了兩種隨機(jī)性。首先，在構(gòu)建每個決策樹時，使用自助采樣方法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取樣本進(jìn)行訓(xùn)練。其次，隨機(jī)森林在構(gòu)建每個節(jié)點(diǎn)時，從全部特征中隨機(jī)抽取一部分特征進(jìn)行評價(jià)，稱為特征隨機(jī)選擇。3．集成學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林利用多個決策樹并將它們的結(jié)果集成，提高預(yù)測準(zhǔn)確性。在分類任務(wù)中，采用投票方式，選擇得票最多的類別作為最終預(yù)測結(jié)果。4．高性能：隨機(jī)森林具有良好的預(yù)測性能和魯棒性，在許多實(shí)際應(yīng)用中都表現(xiàn)出色。它不容易過擬合，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和高維特征，并且不需要太多的調(diào)參。網(wǎng)格搜索技術(shù)本模型使用隨機(jī)森林模型進(jìn)行預(yù)測，對隨機(jī)森林模型進(jìn)行調(diào)參也是提高模型預(yù)測準(zhǔn)確率的一個重要方式。溫博文REF_Ref11720\r[14]等利用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索算法對隨機(jī)森林模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。通過其研究表明，網(wǎng)格搜索方法對隨機(jī)森林模型有明顯的優(yōu)化作用。網(wǎng)格搜索是一種用于調(diào)優(yōu)模型參數(shù)的技術(shù)，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)中常用于選擇最優(yōu)的超參數(shù)(hyperparameters)組合，所以本模型選擇網(wǎng)格搜索的調(diào)參技術(shù)，對隨機(jī)森林模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，最后得到最優(yōu)參數(shù)，以此提高預(yù)測的準(zhǔn)確率。以下是關(guān)于網(wǎng)格搜索技術(shù)的介紹：超參數(shù)調(diào)優(yōu)：超參數(shù)是在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練模型之前，根據(jù)模型所擁有的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置的參數(shù)。例如，支持向量機(jī)中的核函數(shù)類型、正則化系數(shù)等就是超參數(shù)。通過調(diào)優(yōu)超參數(shù)，可以提高模型的性能和泛化能力。參數(shù)網(wǎng)格：網(wǎng)格搜索技術(shù)通過遍歷所給的參數(shù)范圍中的數(shù)，以此得到最好的超參數(shù)組合。用戶需要事先定義參數(shù)的候選值列表，然后網(wǎng)格搜索將遍歷所有可能的參數(shù)組合，通過交叉驗(yàn)證等方法評估模型性能，最終選擇表現(xiàn)最好的參數(shù)組合作為最終模型的參數(shù)。交叉驗(yàn)證：為了出現(xiàn)過擬合的情況，通常使用網(wǎng)格搜索結(jié)合交叉驗(yàn)證來評估模型性能。常見的交叉驗(yàn)證方法包括k折交叉驗(yàn)證和留一交叉驗(yàn)證。在每個參數(shù)組合上執(zhí)行交叉驗(yàn)證，得到模型在不同參數(shù)下的平均性能指標(biāo)，從而選擇最佳參數(shù)組合。計(jì)算成本：網(wǎng)格搜索的計(jì)算成本隨著參數(shù)空間的大小呈指數(shù)增長。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)問題的復(fù)雜度和計(jì)算資源的限制來選擇合適的參數(shù)空間和搜索策略，以平衡計(jì)算成本和性能提升之間的關(guān)系。并行化和優(yōu)化方法：由于網(wǎng)格搜索的計(jì)算密集性，可以通過并行化技術(shù)或優(yōu)化算法來加速搜索過程。例如，可以利用并行計(jì)算資源同時評估多個參數(shù)組合，或者使用啟發(fā)式算法來加速參數(shù)搜索過程，以提高效率。具體的網(wǎng)格搜索步驟如下：指定要調(diào)優(yōu)的模型和需要調(diào)優(yōu)的超參數(shù)以及它們的取值范圍。確定評估指標(biāo)（比如準(zhǔn)確率、均方誤差等）。通過交叉驗(yàn)證（通常是k折交叉驗(yàn)證）來評估每組參數(shù)的性能。對所有可能的參數(shù)組合進(jìn)行窮舉搜索，并計(jì)算它們在交叉驗(yàn)證上的表現(xiàn)。選擇具有最佳性能的參數(shù)組合作為模型的最終參數(shù)。分析模塊設(shè)計(jì)功能設(shè)計(jì)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，其在各行各業(yè)的應(yīng)用也越來越廣泛。本課題以大數(shù)據(jù)視角為基礎(chǔ)，針對酒店客房浮動定價(jià)進(jìn)行了深入的研究與分析。主要的功能設(shè)計(jì)分為兩大部分：數(shù)據(jù)可視化分析和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測定價(jià)。本基于大數(shù)據(jù)分析的酒店客房浮動定價(jià)研究的數(shù)據(jù)分析示意圖如圖3.1所示。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s11數(shù)據(jù)分析示意圖數(shù)據(jù)可視化分析設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)可視化部分的整體設(shè)計(jì)是以酒店的定價(jià)為主要因素，根據(jù)數(shù)據(jù)集中不同的數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)之間所體現(xiàn)的價(jià)值。分析存在一定關(guān)系并對決策具有價(jià)值的數(shù)據(jù)然后以圖展示出兩者之間的關(guān)系，然后再總和進(jìn)行分析。本基于大數(shù)據(jù)分析的酒店客房浮動定價(jià)研究的功能結(jié)構(gòu)圖如圖3.1.1所示。圖STYLEREF1\s3.SEQ圖\*ARABIC\s12可視化分析設(shè)計(jì)示意圖預(yù)測模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備大部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)等，都是基于數(shù)學(xué)公式設(shè)計(jì)的。這些算法在處理數(shù)據(jù)時需要進(jìn)行加減乘除等基本數(shù)學(xué)運(yùn)算，以及更復(fù)雜的線性代數(shù)運(yùn)算（如矩陣乘法），這些運(yùn)算只能在數(shù)值數(shù)據(jù)上進(jìn)行。因此首先對非數(shù)值列進(jìn)行排除，然后計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。使用corr函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)集中變量之間的相關(guān)性系數(shù)，以評估變量間的線性關(guān)系強(qiáng)度。用此函數(shù)來計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性系數(shù)并且生成熱力圖，以便為后期特征的選擇做準(zhǔn)備。在確定特征后，分析和調(diào)整數(shù)據(jù)之間的差距，把特征列重新組成新的數(shù)據(jù)集，為后面的訓(xùn)練和預(yù)測做準(zhǔn)備。模型選擇本程序選擇隨機(jī)森林模型對數(shù)據(jù)訓(xùn)練與預(yù)測的模型。隨機(jī)森林的基本原理是將多個相對較弱、高方差的模型（在這種情況下是決策樹）組合起來，以創(chuàng)建一個更強(qiáng)大、更穩(wěn)定的模型。通過調(diào)用sklearn中的RandomForestRegressor()。隨后構(gòu)建隨機(jī)森林模型：選擇樹的數(shù)量：決定要構(gòu)建的決策樹的數(shù)量。通常情況下，要根據(jù)數(shù)據(jù)集的情況，對樹的數(shù)量進(jìn)行選擇。隨機(jī)選擇特征：在每一個分裂節(jié)點(diǎn)上，從所有特征中隨機(jī)選擇一部分進(jìn)行分裂，使模型的隨意性增加，同時防止過度擬合。構(gòu)建決策樹：使用隨機(jī)選擇的特征和數(shù)據(jù)的子集來構(gòu)建多個決策樹。通過取平均值來確定最終的預(yù)測結(jié)果。預(yù)測評估及優(yōu)化設(shè)計(jì) R^2值評估：本模型所選取的評估方式是通過計(jì)算R^2值來評估模型。(R^2)，也被稱為決定系數(shù)，它表示模型對觀測值變異性的解釋程度，即模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的關(guān)聯(lián)程度。(R^2)的值在0-1之間，值越接近1表示模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際情況越接近。假設(shè)表示真實(shí)的觀測值，表示真實(shí)的觀測值的平均值，表示預(yù)測值。則(R^2)可以通過以下公式計(jì)算：（3.1）最終通過計(jì)算得出各模型的r^2值來評估該預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率。網(wǎng)格搜索進(jìn)行優(yōu)化：網(wǎng)格搜索（GridSearch）是一種常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)，給定一定的參數(shù)范圍，網(wǎng)格搜索會在給出的超參數(shù)空間中尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。下面是網(wǎng)格搜索的設(shè)計(jì)過程：首先，確定需要調(diào)優(yōu)的模型的超參數(shù),例如樹的深度，森林中決策樹的數(shù)量，拆分內(nèi)部節(jié)點(diǎn)所需的最少樣本數(shù)等主要參數(shù)。然后確定每個超參數(shù)的候選值范圍。這些值首先確定大概范圍，然后再一步一步調(diào)整。給予一定的參數(shù)范圍組合成一個參數(shù)網(wǎng)格。這意味著對于每個超參數(shù)，我們都會列出所有可能的值，然后將它們組合成一個網(wǎng)格，以形成所有可能的超參數(shù)組合。本模型選擇的是r^2值，用于評估每個超參數(shù)組合性能的指標(biāo)對于每個超參數(shù)組合，使用單獨(dú)的驗(yàn)證集或交叉驗(yàn)證來訓(xùn)練模型，并使用評分函數(shù)來評估模型。根據(jù)評分函數(shù)的結(jié)果，得到評分最高的參數(shù)組合，將其作為最終的模型超參數(shù)。使用得到的最佳超參數(shù)組合，然后定義模型，再使用測試集進(jìn)行預(yù)測，通過評估指標(biāo)驗(yàn)證模型的性能。酒店浮動定價(jià)模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化部分的模型，主要是根據(jù)數(shù)據(jù)集中各列數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，使用matplotlib對繪制出其之間的關(guān)系圖，從而得到相應(yīng)的結(jié)論。具體實(shí)現(xiàn)情況如下：分析客房單價(jià)和訂單取消量的關(guān)系訂單取消量對一個酒店來說是至關(guān)重要的一個數(shù)據(jù)，因此，可以通過研究房價(jià)和訂單取消量之間的關(guān)系，幫助酒店找到降低酒店訂單取消帶來的影響的方法。觀察數(shù)據(jù)可知酒店定價(jià)基本處于0-400之間，因此沒25作為一個區(qū)間分為16個區(qū)間，再通過sum()函數(shù)計(jì)算出每個區(qū)間的訂單取消量為多少，最后繪制成為一個折線圖，具體如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s11客房單價(jià)和訂單取消量的關(guān)系圖通過折線圖可以看出，酒店的取消量在200以下隨著價(jià)格上升而增加非常明顯，在200以上基本是一個較高的數(shù)值。因此在根據(jù)酒店成本，定價(jià)200以內(nèi)的客房，在保證盈利的情況下，考慮定期推出一些優(yōu)惠政策和促銷活動，吸引更多的客戶預(yù)訂，并提供更靈活的取消政策，以減少因價(jià)格高而導(dǎo)致的訂單取消量增加的風(fēng)險(xiǎn)。同時，根據(jù)實(shí)時的市場需求情況和競爭對手的定價(jià)策略，靈活地調(diào)整客房價(jià)格，以盡量減少訂單取消量的影響。將制定的定價(jià)策略實(shí)施到實(shí)際運(yùn)營中，并持續(xù)監(jiān)控客房單價(jià)和訂單取消量的變化。根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以最大程度地提高酒店的盈利能力。 對于定價(jià)為200以上的客房，可以定期收集市場反饋和客戶反饋，了解他們對價(jià)格的感受和意見。根據(jù)反饋信息，適時對酒店的定價(jià)策略進(jìn)行調(diào)整，以更好地滿足客戶需求。根據(jù)不同客戶的需求和偏好和客房的特點(diǎn)和服務(wù)水平，制定差異化的定價(jià)策略。例如，對于高端客戶可以提供高價(jià)值的增值服務(wù)，并相應(yīng)地提高價(jià)格，或者可以根據(jù)客房的面積、景觀、設(shè)施等因素來調(diào)整價(jià)格。按月份分析入住率酒店的淡季和旺季也是一個對酒店盈利的重要影響因素，因此可以通過呈現(xiàn)每個月酒店的入住率來做出相對的措施。首先通過groupby()和size()函數(shù)分別計(jì)算城市酒店和度假酒店每個月的入住數(shù)量，再將數(shù)字月份轉(zhuǎn)換為中文月份名稱，用于圖表顯示，最后繪制出對應(yīng)的折線圖。所得折線圖如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s12按月份入住率關(guān)系圖通過折線圖可知，酒店入住的淡旺季較為明顯，各月份的入住率差異較大，其中入住高峰主要集中在七八月份，而11-1月份的入住率是最低的。因此，根據(jù)需求高峰和低谷期，調(diào)整價(jià)格。在需求較低的月份，考慮采用彈性定價(jià)策略，根據(jù)客房供需情況和預(yù)訂情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。例如，提供早鳥優(yōu)惠、周末特價(jià)或者連續(xù)入住優(yōu)惠等，以吸引更多客人。同時結(jié)合市場調(diào)研結(jié)果，設(shè)計(jì)吸引人的促銷活動，如打折、贈送早餐、免費(fèi)升級等，以增加客戶的預(yù)訂意愿。而在需求旺盛的季節(jié)可能提高價(jià)格以優(yōu)化收益，相對應(yīng)的可以推出各種特別套餐或增值服務(wù)，如早餐、SPA、接送服務(wù)等，使得高端房型價(jià)格更高，同時吸引客人選擇酒店入住。在客流量足夠的同時，提供高質(zhì)量的服務(wù)和細(xì)致周到的關(guān)懷，以提高客戶滿意度，增加客戶的回頭率和口碑傳播。分析客戶來源國家酒店的客戶來源是一個重要的因素，根據(jù)不同地區(qū)的差異可以制定出更好的策略，因此可以了解酒店客戶的來源情況，再以此調(diào)整在各個地區(qū)的銷售政策和定價(jià)。通過查詢數(shù)據(jù)集中的country列，使用value_counts函數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)及排序，再用head函數(shù)得出前十的客戶來源國家分別是那些國家，使用柱狀圖呈現(xiàn)，具體柱狀圖如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s13最受歡迎的十大來源國柱狀圖通過柱狀圖可以看出，葡萄牙是銷量最大的國家，而后分別是英國，法國和西班牙等國家。對于數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來的信息，針對入住量較高的國家客戶，可以適度提高價(jià)格；而對于入住量較低的國家客戶，則可以降低價(jià)格以吸引更多客戶。通過這種差異化定價(jià)，酒店可以最大程度地利用不同國家客戶的需求和支付能力來提高收益。同時，酒店可以根據(jù)不同客戶來源國家的消費(fèi)習(xí)慣和支付能力，將酒店進(jìn)行不同的市場定位。例如，對于來自高收入國家的客戶，可以提供高端豪華服務(wù)并相應(yīng)提高價(jià)格；對于來自低收入國家的客戶，可以提供經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的服務(wù)并相應(yīng)調(diào)低價(jià)格。并且考慮酒店在不同國家的市場定位和品牌形象，根據(jù)品牌定位的不同來確定價(jià)格策略。高端品牌可以定價(jià)較高，提供高品質(zhì)的服務(wù)和體驗(yàn)，而經(jīng)濟(jì)型酒店則可能需要提供更具競爭力的價(jià)格。同時也可以進(jìn)行地區(qū)市場調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，了解消費(fèi)者的偏好和支付能力，以及其他酒店的情況，從而制定更加精準(zhǔn)的定價(jià)策略。分析市場細(xì)分的預(yù)訂量酒店訂單除了各地區(qū)來源之外，還有訂單來源的渠道，通過細(xì)分各市場的預(yù)訂量，可以幫助酒店對各市場做出對應(yīng)的措施和調(diào)整定價(jià)。首先對market_segment列進(jìn)行分組，然后使用size函數(shù)以及sort_values函數(shù)對分組結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)然后排序，最后使用matplotlib對得到的數(shù)據(jù)制作成一個柱狀圖呈現(xiàn)出來，具體柱狀圖如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s14市場預(yù)訂量細(xì)分柱狀圖通過柱狀圖發(fā)現(xiàn)，酒店的預(yù)訂量大部分是通過代理商進(jìn)行預(yù)訂，其中線上預(yù)訂占據(jù)一半以上，直接到酒店預(yù)訂還有通過組團(tuán)或公司團(tuán)建進(jìn)行預(yù)定的相對占少數(shù)。通過柱狀圖說呈現(xiàn)出來的各市場預(yù)訂量，酒店應(yīng)該著重于來自各代理商的訂單，特別是來自線上代理的訂單。對于訂單量較大的市場，酒店可以靈活調(diào)整價(jià)格以最大化收益。但也要注意，提價(jià)幅度應(yīng)該適度，以避免過度壓縮需求。在提高基本房價(jià)的同時，酒店可以提供額外的附加價(jià)值，如免費(fèi)早餐、機(jī)場接送服務(wù)、免費(fèi)Wifi等，以吸引更多的客戶并提高客戶滿意度，以保證該市場的用戶來源量。對于銷量較低的市場，更重要的是吸引顧客，可以采取靈活的定價(jià)策略，推出針對性的促銷活動，例如折扣、特價(jià)優(yōu)惠、贈送禮品等，以提高市場份額和客戶忠誠度。同時，可以針對性的提供屬于該市場的優(yōu)惠券，以鼓勵他們通過該渠道預(yù)訂，以此提高酒店的訂單量和收益。分析客戶類型的分布根據(jù)顧客類型定制酒店房價(jià)是一種常見的定價(jià)策略，可以根據(jù)不同的顧客群體的需求、偏好和支付能力來制定不同的價(jià)格。對此，我們需要分析客戶的分布情況。通過觀察數(shù)據(jù)，找出其中關(guān)于客戶類型的customer_type列，通過value_counts函數(shù)對不同客戶類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并且排序，然后使用matplotlib對說的數(shù)據(jù)制作出餅圖，具體所得餅圖如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s15客戶類型的分布餅圖通過餅圖可知，顧客類型幾大部分是臨時顧客，并且與其他臨時預(yù)訂無關(guān)的占大部分，只有少數(shù)是通過合同或者團(tuán)隊(duì)進(jìn)行預(yù)定的。因以酒店應(yīng)該側(cè)重于臨時顧客這一類型，這類顧客可分為商務(wù)客戶和休閑旅客。商務(wù)客戶通常注重住宿的便利性和服務(wù)水平，對于商務(wù)差旅來說，時間和效率很重要。因此，可以考慮為商務(wù)客戶提供方便快捷的入住體驗(yàn)，并相應(yīng)地定價(jià)略高一些。休閑旅客通常更加注重舒適性和體驗(yàn)，可以考慮為他們提供更多的娛樂設(shè)施和活動。同時很多旅客都是以家庭為主，可以為家庭客戶提供特別的家庭優(yōu)惠，例如兒童免費(fèi)入住、家庭套餐優(yōu)惠等，吸引客戶入住。 同時，對于通過合同或者團(tuán)隊(duì)進(jìn)行預(yù)定的顧客自然也是不可忽視的部分，這類顧客基本上都是人數(shù)較多并且入住時間不短的訂單，這對于酒店是不可缺少的一部分重要客源。對于這部分顧客，酒店需要做的更多的是吸引顧客來源。大部分公司都會選擇較為優(yōu)秀的酒店進(jìn)行入住，因此酒店需要提高自身的品牌形象，并且提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)與環(huán)境，對于這類顧客，酒店也可以通過更多套餐優(yōu)惠的形式去吸引組團(tuán)入住的顧客。只有能夠吸引更多顧客，才可以更好的增加酒店的收益情況。分析每季度各房價(jià)收益總值對于酒店的定價(jià)，過高或者過低都可能會影響酒店的收益，因此，選擇一個合適的定價(jià)對于酒店來說是很重要的?？梢酝ㄟ^計(jì)算每個定價(jià)所得到的收益總值，來得出一個最佳的定價(jià)。因?yàn)榫频甑匿N售存在淡旺季，所以通過數(shù)據(jù)中的月份進(jìn)行分組，得出四個季度各自的數(shù)據(jù)，再通過groupby函數(shù)對數(shù)據(jù)中的adr列進(jìn)行分組和計(jì)數(shù)，計(jì)算出酒店在每個價(jià)格的收益總數(shù)，最后通過折線圖呈現(xiàn)出來，并標(biāo)出最高點(diǎn)，具體折線圖如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s16每季度各房價(jià)收益總值折線圖從折線圖可以得出，四個季度收益最高的定價(jià)分別是75，126，160和75。因此，酒店可以參考該圖所得出的結(jié)果，了解各個房價(jià)的收益情況，再對酒店客房定價(jià)進(jìn)行初步的制定，但是定價(jià)策略需要是動態(tài)的，所以需要根據(jù)市場情況和競爭對手的動態(tài)進(jìn)行調(diào)整。酒店可以利用實(shí)時數(shù)據(jù)和市場信息，定期評估房價(jià)的表現(xiàn)并進(jìn)行調(diào)整。以應(yīng)對各種因素對酒店收益的影響。制定定價(jià)策略時，需要考慮酒店的市場定位和競爭對手的定價(jià)策略。如果酒店的市場定位是高端客戶，可以相應(yīng)地定價(jià)較高；如果競爭對手提供了更具吸引力的價(jià)格優(yōu)惠，酒店可以考慮調(diào)整定價(jià)策略以保持競爭優(yōu)勢。隨機(jī)森林模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本次預(yù)測的是酒店客房的定價(jià)，因此選擇特征時，圍繞數(shù)據(jù)中的adr列，計(jì)算出各數(shù)據(jù)與其的相關(guān)性，以此選出相關(guān)性較高的數(shù)據(jù)作為特征并進(jìn)行調(diào)整，最后劃分出訓(xùn)練集和測試集，具體操作如下：特征選擇首先分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，排除非數(shù)值列。然后使用corr函數(shù)計(jì)算出各個數(shù)值的相關(guān)性，得出結(jié)果后制作出熱力圖方便觀察以及特征的選擇，熱力圖如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s17各數(shù)據(jù)相關(guān)性熱力圖通過熱力圖選擇呈現(xiàn)的相關(guān)性和對數(shù)據(jù)集的分析，選擇一共選擇出9個特征，分別為："arrival_date_month","stays_in_weekend_nights","stays_in_week_nights","meal","adults",'assigned_room_type','adr','children','babies'。隨后從數(shù)據(jù)中選出這9列組成一個新的數(shù)據(jù)，便于后期的操作。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備首先觀察前面所得數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，通過繪制箱型圖來呈現(xiàn)出各特征數(shù)據(jù)的集中情況，再對差距較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，具體實(shí)現(xiàn)如下：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s18各特征數(shù)據(jù)箱型圖通過觀察箱型圖，發(fā)現(xiàn)meal，lead_time，assigned_room_type的數(shù)值較大，因此對其進(jìn)行調(diào)整，如圖4.9：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s19部分代碼通過調(diào)整最終得到所需要的數(shù)據(jù)集，同時也是為后面模型的建立做好了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。隨機(jī)森林模型構(gòu)建數(shù)據(jù)介紹通過前期對數(shù)據(jù)相關(guān)性的計(jì)算以及特征數(shù)據(jù)的處理，得到以下特征：表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s11特征介紹圖特征名稱名稱解釋arrival_date_monthstays_in_weekend_nightsstays_in_week_nightsmealassigned_room_typeadultschildrenbabies顧客到達(dá)酒店的月份顧客在周末住的天數(shù)顧客在工作日住的天數(shù)酒店提供餐的數(shù)量實(shí)際房間類型入住成人的人數(shù)入住兒童的人數(shù)入住嬰兒的人數(shù)模型建立與評估通過前期準(zhǔn)備所得數(shù)據(jù)建立隨機(jī)森林模型，將數(shù)據(jù)通過隨機(jī)抽樣分別按照7:3的比例隨機(jī)劃分，用訓(xùn)練數(shù)集進(jìn)行模型的訓(xùn)練，測試數(shù)據(jù)得到的準(zhǔn)確率對模型進(jìn)行評估。本模型所選取的評估方式是通過計(jì)算r^2值來評估模型，具體實(shí)現(xiàn)過程如下圖：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s110主要代碼圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s111主要代碼測試結(jié)果：圖STYLEREF1\s4.SEQ圖\*ARABIC\s112運(yùn)行結(jié)果通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得，隨機(jī)森林模型預(yù)測結(jié)果的r^2值為0.72，這個準(zhǔn)確率并不是很高，因此需要進(jìn)一步對模型進(jìn)行優(yōu)化。隨機(jī)森林模型優(yōu)化及測試隨機(jī)森林模型調(diào)優(yōu)隨機(jī)森林模型具有一些比較常見的參數(shù)，根據(jù)具體情況和數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，可以進(jìn)行調(diào)整以達(dá)到最佳性能。以下是本次實(shí)驗(yàn)所優(yōu)化的主要參數(shù)：max_depth:每棵樹的最大深度?？刂茦涞膹?fù)雜度，過深的樹容易過擬合。min_samples_leaf:葉節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)。防止過擬合，如果某個節(jié)點(diǎn)的樣本數(shù)比這個值小，則不會拆分。n_estimators:森林中樹的數(shù)量。通常情況下，更多的樹能夠提升性能，但會增加計(jì)算成本。min_samples_split:拆分一個節(jié)點(diǎn)所需的最小樣本數(shù)?？刂七^擬合，增加這個值可以防止過度細(xì)分。max_features:每次拆分節(jié)點(diǎn)時考慮的特征數(shù)量?？梢允且粋€固定的整數(shù)，也可以是一個比例，或者是"auto"，"sqrt"，"log2"等等。手動調(diào)參通常需要大量的試驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)，而且容易出現(xiàn)過擬合或者欠擬合的情況。因此，本次調(diào)優(yōu)選擇網(wǎng)格搜索技術(shù)，網(wǎng)格搜索可以自動化地搜索參數(shù)空間，避免了手動調(diào)參的繁瑣過程。通過網(wǎng)格搜索可以窮盡地搜索指定的參數(shù)空間，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合，從而使模型性能達(dá)到最佳狀態(tài)。以下是具體實(shí)驗(yàn)過程：首先選定出各參數(shù)的大概范圍，通過網(wǎng)格搜索進(jìn)行篩選出最佳的參數(shù)，初次實(shí)驗(yàn)如下：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s11網(wǎng)格搜索重要代碼圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s12運(yùn)行結(jié)果通過研究第一次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)min_samples_split和min_samples_leaf都是數(shù)據(jù)范圍的極小值，而通過了解數(shù)據(jù)集，n_estimators也應(yīng)該進(jìn)行調(diào)整，因此還需要進(jìn)一步調(diào)節(jié)參數(shù)范圍，選出更加精確的最佳參數(shù)。通過對多次網(wǎng)格搜索和手動調(diào)整驗(yàn)證后，最終確定的參數(shù)如下：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s13最佳參數(shù)結(jié)果隨后使用得到的最佳參數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行新一輪的預(yù)測并且通過R^2值評估準(zhǔn)確率，具體操作和結(jié)果如下：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s14評估結(jié)果通過最終結(jié)果可得，優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型對訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率為100%，對測試集預(yù)測準(zhǔn)確率為77%，相比優(yōu)化前的模型提高了5個百分點(diǎn)左右，具有較好效果。為了驗(yàn)證本模型的效果，使用GBR模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，并計(jì)算出GBR模型的準(zhǔn)確率，與本模型進(jìn)行對比，并作出柱狀圖呈現(xiàn)，具體對比結(jié)果如下：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s15模型結(jié)果對比圖有對比結(jié)果可知，優(yōu)化后的隨機(jī)森林模型評估效果明顯優(yōu)于GBR模型，說明本次隨機(jī)森林模型的調(diào)優(yōu)效果較好。隨機(jī)森林模型預(yù)測結(jié)果測試本模型主要預(yù)測酒店客房定價(jià)，其基本目的是為了使得酒店可以通過調(diào)整客房定價(jià)從而提高酒店收益，因此可以通過真實(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)的對比，得出此次預(yù)測是否具有一定價(jià)值。通過月份進(jìn)行分組，計(jì)算出真實(shí)數(shù)據(jù)中的每月單個房間的平均收益和預(yù)測數(shù)據(jù)中每月單個房間的平均收益。通過matplotlib繪制折線圖呈現(xiàn)兩者關(guān)系，具體結(jié)果如下：圖STYLEREF1\s5.SEQ圖\*ARABIC\s16每月平均預(yù)測收益和實(shí)際收益對比圖折線圖中，預(yù)測結(jié)果相對于真是數(shù)據(jù)的平均收益基本都稍微高一點(diǎn)，由此可見本次預(yù)測模型具有良好效果。本章小結(jié)通過調(diào)優(yōu)以及測試后，可見本次隨機(jī)森林模型具有一定的價(jià)值，酒店可以通過已有數(shù)據(jù)，利用本模型進(jìn)行對未來客房定價(jià)進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果可以使酒店對未來的價(jià)格確實(shí)有先一步的了解，根據(jù)預(yù)測定價(jià)的高低，可以反映出市場的需求情況，以此調(diào)整酒店的定價(jià)策略。例如：定價(jià)調(diào)整：如果預(yù)測顯示需求將增加，可以適當(dāng)提高價(jià)格以最大程度地提高收益；如果預(yù)測顯示需求下降，可以考慮降低價(jià)格以吸引更多客戶。房間配額管理：根據(jù)預(yù)測結(jié)果，調(diào)整房間配額的分配，確保在高需求時能夠獲得最大收益，在低需求時能夠最大限度地減少損失。資源配置：根據(jù)預(yù)測的定價(jià)所反映的需求情況，合理配置人力和物料資源，以確保在需求高峰期能夠提供足夠的服務(wù)，并在需求低谷期減少成本。競爭策略：如果可以得到競爭對手的部分?jǐn)?shù)據(jù)，可對其定價(jià)進(jìn)行預(yù)測，并相應(yīng)調(diào)整自己的定價(jià)策略，保持競爭力。酒店可以通過預(yù)測結(jié)果所提供的信息，并且結(jié)合實(shí)際情況，定制出最佳的定價(jià)策略，以此增大酒店的收益?？偨Y(jié)與展望研究總結(jié)在大數(shù)據(jù)與人工智能時代背景下，本項(xiàng)目通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對酒店客房的浮動定價(jià)進(jìn)行分析與研究，為酒店客房的浮動定價(jià)提供了很多新思路和方法。利用本項(xiàng)目各模塊的不同功能和所得的酒店數(shù)據(jù)，可以為酒店提供客房單價(jià)和訂單取消量的關(guān)系，各月份的入住率，客戶的來源地區(qū)、訂單來源和客戶類型的分布情況，以及酒店各房價(jià)的收益情況等信息，為酒店在指定定價(jià)策略提供了大量參考信息。同時，酒店可以根據(jù)已有數(shù)據(jù)通過本模型對未來酒店定價(jià)進(jìn)行預(yù)測，通過模型的預(yù)測可以為酒店的定價(jià)提供參考，便于酒店做出更加有利的定價(jià)策略。未來展望通過本項(xiàng)目的分析和研究，希望能夠幫助酒店在如今的市場環(huán)境下獲得更好的收益，提升酒店的競爭力來搶占更多的市場份額外，還期望利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決酒店客房浮動定價(jià)問題的研究，幫助酒店制定出更好的定價(jià)策略，以此提高自身收益。本項(xiàng)目還存在很多不足的地方，希望在未來可以結(jié)合更多種類的數(shù)據(jù)源，如社交媒體數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)等，進(jìn)一步豐富客房定價(jià)模型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提高預(yù)測準(zhǔn)確性。同時可以建立實(shí)時動態(tài)調(diào)整機(jī)制，監(jiān)測市場變化和競爭動態(tài)，及時調(diào)整客房價(jià)格，應(yīng)對市場需求的波動和競爭壓力。參考文獻(xiàn):基于Python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序設(shè)計(jì)[J].郭麗蓉.電子技術(shù)與軟件工程.2017(23)陳武華,孫燕紅,華中生.基于顧客選擇的酒店多房間類型聯(lián)合定價(jià)研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2013,16(7):23–33.祖長生.飯店收益管理[M].北京:中國旅游出版社,2016:58–62.付春雨.基于消費(fèi)者偏好異質(zhì)性的酒店不透明銷售定價(jià)研究[D].云南大學(xué),2022.朱晗;張敏;唐加福.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的需求分布未知情境下酒店客房動態(tài)定價(jià)研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2023.支金滿.“互聯(lián)網(wǎng)+”大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展方向及應(yīng)用分析[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2024.馬衛(wèi).數(shù)智賦能時代大數(shù)據(jù)技術(shù)在旅游業(yè)與酒店業(yè)中的應(yīng)用[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2023.SerdarOktay.AnAnalyticalStudytoIdentifyandDeterminetheUsageFrequencyofSalesandMarketingStrategiesfor5StarHotelsintheAntalyaRegion[J].ProcediaComputerScience,2017BandalouskiAM,EgorovaNG,KovalyovMY,etal.Dynamicpricingwithdemanddisaggregationforhotelrevenuemanagement[J].JournalofHeuristics,2021.Ahmad,I.A.,Mohammed,T.N.,&Alam,M.M.,etal.TraditionalMarketingAnalytics,BigDataAnalyticsandBigDataSystemQualityandTheSuccessofNewProductDevelopment[J].BusinessProcessManagementJournal,2021.李翔宇,李文凱,霍世童.基于數(shù)據(jù)可視化的酒店信息共享和分析平臺的設(shè)計(jì)與開發(fā)[J].軟件,2023.呂紅燕,馮倩.隨機(jī)森林算法研究綜述[J].河北省科學(xué)院學(xué)報(bào),2019.溫博文,董文瀚,解武杰,等.基于改進(jìn)網(wǎng)格搜索算法的隨機(jī)森林參數(shù)優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2018.侯婭.醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析與人工智能在衛(wèi)生系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].信息系統(tǒng)工程,2024.文宇辰.酒店客房定價(jià)影響因素分析[D].導(dǎo)師：吳凱.東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2021.陳晨.M連鎖酒店