Hotel Booking Cancellation Prediction

الوضع

تتكبد الفنادق خسائر مالية نتيجة الإلغاء المفاجئ للحجوزات. يهدف المشروع إلى التنبؤ بالحجوزات عالية المخاطر مبكراً لاتخاذ إجراءات وقائية تقليل الغرف الشاغرة وخفض خسائر الإيرادات

المهمة

معالجة البيانات: تنظيف وتحليل 20,000 سجل حجز فندقي واستخراج العوامل المؤثرة على قرار الإلغاء.

النمذجة الإحصائية: بناء نموذج انحدار لوجستي (Logistic Regression) باستخدام برنامج SAS.

تحليل الخصائص (Feature Importance): تحديد عوامل التنبؤ الأساسية، مثل تطابق الغرفة الحالية مع المحجوزة ونوع الوديعة (Deposit Type).

الإجراء

تحليل وتنقيح 20,000 حجز.

تحديد العوامل الرئيسية وراء عمليات الإلغاء. بناء نموذج انحدار لوجستي باستخدام برنامج SAS.

النتيجة

تحقيق قيمة إحصائية C بلغت 0.849.

تحديد الحجوزات عالية المخاطر. اقتراح ترقيات ذكية، وتذكيرات مبكرة، وتحسين إدارة الحجوزات الزائدة.

اتخاذ قرارات لتقليل الغرف الشاغرة وخفض الخسائر المحتملة في الإيرادات.

توصيات العمل: اقتراح حلول تشغيلية مثل الترقية الذكية للغرف (Smart Upgrades)، التذكيرات المبكرة، وإدارة الحجوزات الزائدة (Overbooking Management) بناءً على نتائج التحليل.