隨著全球旅游業(yè)的快速發(fā)展，酒店預(yù)訂市場日益競爭激烈。如何精準(zhǔn)預(yù)測客戶的預(yù)訂需求、優(yōu)化定價策略并降低訂單取消率，成為酒店管理中的關(guān)鍵問題。傳統(tǒng)的酒店預(yù)訂分析依賴于經(jīng)驗和規(guī)則制定，難以有效處理海量、多維度的數(shù)據(jù)。近年來，機器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步為酒店預(yù)訂研究提供了新的方法，使得精準(zhǔn)預(yù)測、個性化推薦和智能定價成為可能。 本研究將基于機器學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)分析模型，探索多種算法（如回歸模型、決策樹、隨機森林、XGBoost、深度學(xué)習(xí)等）在酒店預(yù)訂預(yù)測、取消率控制和定價優(yōu)化中的應(yīng)用效果。研究結(jié)果將為酒店管理者提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，提高運營效率和收益，同時提升用戶體驗，助力智慧酒店的建設(shè)和發(fā)展。