1.不同渠道的销售潜力和市场需求如何，哪些渠道对销售贡献最大？哪些渠道对于不同酒店和房型的定价更具优势？
2.不同城市的酒店市场表现如何（识别销售排名前列的城市和增长潜力较大的城市）？
3.不同房型在不同渠道上的表现如何，哪些房型更受欢迎？
4.价格对销售的影响？
5.预测各个酒店未来一周的产量？
三、分析思路
4.2数据说明
字段名
字段含义
类型
checkindate
入住日期
date
masterhotelid
酒店ID
int
city
酒店所在城市ID
masterbasicroomid
房型ID
star
星级
b_price_after_app
b渠道卖价
c_price_after_app
c渠道卖价
e_price_after_app
e渠道卖价
b_quantity_app
b渠道间夜产量
b_bfcms_app
b渠道收入
c_quantity_app
c渠道间夜产量
c_bfcms_app
c渠道收入
e_quantity_app
e渠道间夜产量
e_bfcms_app
e渠道收入
RoomQuantity
酒店房间数
信息缺失
4.3指标定义
间夜量=入住房间数*入住天数
五、数据清洗
5.1用Navicat将数据导入MySQL数据库。
5.2查看数据结构
字段RoomQuantity酒店房间数缺失。
5.3检查重复值
无重复值
5.4检查空值
无空值
5.5检查异常值
select*fromjdfeycdata_trainwhereb_price_after_app/c_price_after_app>24orb_price_after_app/e_price_after_app>24ore_price_after_app/b_price_after_app>24ore_price_after_app/c_price_after_app>24orc_price_after_app/b_price_after_app>24orc_price_after_app/e_price_after_app>24
？这售价areyousure
2016-01-21至2016-03-24合计64天，数据集实际只有63天，其中有1天数据缺失。
缺失日期2016-03-02，而间夜产量预测日期范围为2016-03-25至2016-2016-03-31，缺失日期对预测影响不大，可忽略。
5.5数据提取
对产量前500的酒店，进行以下分析：
因此，为最大化收益并提高整体业绩，可以考虑以下策略：
提高渠道E的收入占比：通过适当调整定价策略或提供升级服务等方式，吸引渠道E的客户购买高价位的房间，从而提高收入。
优化渠道B的间夜产量：虽然渠道B的收入占比较高，但总间夜产量相对较低。可以通过增加促销活动、提供特别优惠或策略性地调整定价等手段，吸引更多客户选择渠道B进行预订，以增加产量和收入。
渠道C的重要性和潜力：尽管渠道C的总间夜产量和收入占比相对较低，但仍需要重视其潜力。可以采取一些措施，如提高渠道C的曝光度、改善房型分配策略、增加专属优惠等方式，加强与该渠道的合作，提高其贡献度。
6.2城市分析：根据城市ID进行分析，比较不同城市的销售情况（计算各城市的间夜产量、收入等指标，识别销售排名前列的城市和增长潜力较大的城市）。
6.2.1城市间夜产量和收入贡献分析
通过对比间夜产量排名和收入贡献排名，我们可以看到在前五名中，有3个城市同时出现在两个排名中，即46、5和35，这意味着这些城市既有较高的间夜产量，也同时对平台酒店业务的整体收入做出了较大的贡献。
为了全面了解城市的间夜产量和收入贡献，还应考虑其他因素如城市类型（旅游/商务）、市场需求（淡旺季）、酒店地理位置（交通枢纽、CBD、景区）、竞争状况、房型特点等，并结合其他数据进行进一步分析和决策制定。
6.2.2城市间夜增长率分析（对间夜产量TOP10城市不同月份日均间夜增长率进行分析）
总体来看，城市二月增长势头较猛，三月有所放缓，其中
综上所述，平台可以根据城市的不同需求情况和市场趋势，制定相应的运营策略和促销计划，以提高各城市的酒店需求和增长率。
6.3星级分析：比较不同星级的酒店数量、间夜产量、收入贡献占比。
间夜产量排名前500酒店中，
综上所述，间夜产量排名前500酒店中，
6.4房型分析：比较不同渠道房型的间夜产量、收入贡献、平均卖价分布。
6.4.1间夜产量分析
通过箱线图（中位数和箱体位置）比较发现：
2.相同渠道全日房和钟点房的间夜产量平均水平差异：
3.间夜产量异常高的房型：
对不同间夜产量房型进行聚类分群管理：
策略建议：
综上所述，对于不同房型的运营管理，需要根据房型的特点和目标客户群体，制定相应的优化策略和管理措施,提高用户满意度和忠诚度，增加收益。
6.4.2卖价分析
对不同渠道平均卖价房型进行聚类分群管理：
为更好地满足不同价位客户的需求，并提高房型的使用率和收益，可以考虑以下策略：
6.4.3收入贡献分析
改善低收益房型的策略建议：
可以考虑与周边商家合作，提供联合促销活动，如与餐厅合作提供餐饮优惠，与景点合作提供门票优惠等，增加低收益房型的吸引力。另外，定期进行市场调研，了解客户需求和竞争对手的动态，及时调整运营策略，提高低收益房型的竞争力。
负收入房型分析
渠道B中，有部分房型在一月份或二月份收益呈负收入，涉及的有
全日房：房型474008、654171、750098；钟点房：房型480901、481163、654171、1322195、2249821。
进一步分析：
全日房房型474008在渠道B中的收入总计为-64K，通过细分发现：
综上所述，该房型出现负收入的情况可能是由于定价过高或市场需求异动，导致客人选择了竞争对手的酒店或者取消了预订。建议对这些房型的定价进行审查和评估，并根据市场需求和竞争对手的情况进行灵活调整。如进行价格弹性分析，了解市场对不同价格的反应，制定合理的定价策略。此外，还可以考虑增加促销活动或提供特别优惠或套餐等，吸引更多客人选择入住。
6.4.4间夜产量、卖价、收入分析
间夜产量前500名酒店中，全日房分布特征：
策略建议：对产量、收益表现优异的房型进行分析，如客户需求、预定模式、价格等，了解客户行为和偏好。同时，根据不同房型的定位，制定合理的定价策略、营销渠道、促销活动、客户关系管理和品牌建设等，以提高间夜产量和收入。
6.4.5价格对销售的影响：观察房型价格和间夜产量之间的关系，以及不同渠道的销售情况，以确定不同渠道对价格的敏感程度。
全日房的高产量和中高产量房型中，
这表明较高的卖价可能会导致较低的间夜产量。
全日房的中等产量和中低产量房型中，
渠道C的间夜产量几乎没有波动，受价格影响较小。
全日房的低产量房型中，
销售预测趋势图（见上文6.4.5）
用于创建预测的选项：
6.5.1全日房的高产量和中高产量房型群集预测：
6.5.2全日房的中等产量和中低产量房型群集预测：
Quantity（间夜产量）总和
全日房的中等产量和中低产量房型的预测分析：
6.5.3全日房的低产量房型群集预测：
中值PriceAfter（渠道卖价）
全日房的低产量房型的预测分析：
6.5.4从城市、渠道、星级、酒店间夜产量维度，呈现酒店各类房型在不同渠道的间夜产量、卖价、收入对比，以及间夜产量预测。