호텔 취소 예측
발표일 : 2020년 4월 27일
조명 : 제호조(연제호, 오승재, 정다영, 추영은)
목차
1. 서론
1) 분석 배경
2) 분석 목적
2. EAD
1) 시각화
2) 통계검정
3) PCA
3. 머신러닝
4. 결론
1. 서론 분석 배경
예약 취소는 곧 손실
예측 취소 건수만큼 초과 예약(Overbooking)
분석 목표
• 리조트 호텔과 시티 호텔로 나누어 취소 예측
• 랜덤 포레스트, 디시전 트리 등 다양한 머신러닝 모델을 활용, 정확도 높은 모델 제안
• 예측 모델의 중요 변수 도출
1. 서론
데이터 전처리
결측치 처리
2. EDA
도착 숫자 월 컬럼 추가
데이터 전처리2. EDA
도착일 컬럼 추가
데이터 전처리2. EDA
연도별 예약/취소 수와 비율
시티 호텔이 리조트호텔보다 예약/취소 수가 높음
리조트 호텔 시티 호텔
2. EDA
리조트 호텔의 취소 비중이 매년 상승
시티 호텔의 취소 비중이 약 40% 대로 높음
리조트 호텔 시티 호텔
2. EDA 연도별 예약/취소 수와 비율
월별 취소 비율2. EDA
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
리조트 호텔
가장 높은 달 : 8월
가장 낮은 달 : 1월
시티 호텔
가장 높은 달 : 4월
가장 낮은 달 : 11월
요일별 예약 취소 비율
2. EDA
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
리조트 호텔
가장 높은 요일 : 토
가장 낮은 요일 : 월
시티 호텔
가장 높은 요일 : 목
가장 낮은 요일 : 일
대기에 따른 예약 취소 수와 비율
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
리조트 호텔
예약 후 약 40일
경과 시 취소율 상승
시티 호텔
예약 후 약 70일
경과 시 취소율 상승
2. EDA
대기에 따른 예약 취소 수와 비율
2. EDA
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
성수기(5~9월)에는 약 100일 전 예약 필요
숙박 기간에 따른 예약 취소 수와 비율
2. EDA
리조트 호텔
평일 1박, 주말 포함 5
박 숙박 순으로 높음
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
시티 호텔
주말 포함 1박 숙박
세대에 따른 예약 취소 수와 비율2. EDA
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
약 95% 이상이 성인 2인 숙박에 해당
예약/취소별 adr
리조트 호텔 시티 호텔
시티 호텔이 리조트 호텔보다 일일 수익이 높음
2. EDA
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
월별 adr
2. EDA
시티 호텔은 리조트 호텔보다 월별 수익 편차가 적음
호텔 요청 사항에 따른 예약 취소
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
2. EDA
주차 공간을 요구한 고객의 취소 수가 없음
호텔 요청 사항에 따른 예약 취소
리조트 호텔 시티 호텔
요청 사항이 많을 수록 취소율이 낮아짐
2. EDA
나라별 예약/취소 수
2. EDA
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
호텔이 위치한 포르투갈의 숙박객이 가장 많음
예약 타입에 따른 예약/취소 비율2. EDA
리
조
트
호
텔
시
티
호
텔
단체 고객에 의한 예약 취소 비중이 가장 높음
상관 분석2. EDA
상관 관계 0.7 이상 제외
리조트 호텔 시티 호텔
T - test
2. EDA
리조트 호텔 시티 호텔
Stays_in_weekend_nights 컬럼 제외
Chi-sqare 분석2. EDA
리조트 호텔 시티 호텔
귀무 가설을 기각하므로 컬럼 사용
PCA
리조트 호텔 시티 호텔
2. EDA
PCA 1, 2, 3, 4 성분 사용
Random Forest
리조트 호텔 시티 호텔
3. 머신러닝
변수 중요도
리조트 호텔 시티 호텔
3. 머신러닝
Decision Tree
리조트 호텔 시티 호텔
3. 머신러닝
변수 중요도
리조트 호텔 시티 호텔
3. 머신러닝
Xgboost
리조트 호텔 시티 호텔
3. 머신러닝
변수 중요도
리조트 호텔 시티 호텔
3. 머신러닝
4. 결론
• 리조트 호텔과 시티 호텔의 예측 f1-score는 각각 약 81%, 85%
• 정확도 높은 모델은 랜덤 포레스트
• 랜덤 포레스트 예측 모델의 중요 변수는
• 리조트 호텔 : Leadtime, country, adr, agent
• 시티 호텔 : Deposit type, country, lead_time, special_requests
5. 대안제시
• 공통
- Lead Time: 예약은 체크인 날짜 90일 전 부터 오픈하여 취소율을 낮춘다
- Country: 포르투갈 손님들은 취소율이 높기 때문에 오버부킹을 받아 취소에 따른
손실을 최소화 한다
• Resort Hotel
- ADR: 다양한 패키지 및 프로모션 제공, 지역 관광 및 행사 홍보등을 통해 취소율을 낮춰
ADR을 증가시킨다
- Agent: 취소율이 낮은 Agent를 선별하여 계약한다
• City Hotel
- Deposit Type: Non Refund 타입의 경우 취소만 있기 때문에 Deposit을 높이거나
Non Refund 타입은 제거한다
- Special Requests: 요구가 많을 수록 취소율이 낮기 때문에 손님들에게 매력적인
Special Requests 기획 및 제공한다
