تحليل إلغاء حجوزات الفنادق

تحتوي هذه البيانات على معلومات تفصيلية عن حجوزات الفنادق، وتهدف إلى تحليل سلوك العملاء والتنبؤ بإمكانية إلغاء الحجز. تشمل البيانات مجموعة من الخصائص المتعلقة بالحجز مثل مدة الحجز قبل الوصول (lead time)، نوع العميل، نوع الفندق، عدد النزلاء، وتفاصيل أخرى مرتبطة بالحجز. كما تحتوي على متغير الهدف (is_canceled) الذي يوضح ما إذا تم إلغاء الحجز أم لا، مما يجعلها مناسبة لتطبيق نماذج التصنيف في التعلم الآلي. تُستخدم هذه البيانات لاكتشاف الأنماط والعوامل المؤثرة في قرارات إلغاء الحجز، مما يساعد الفنادق على تحسين استراتيجياتها وتقليل نسب الإلغاء. و سيحصل العميل على: ملف البيانات بعد التنظيف والمعالجة بصيغة CSV. تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA) مع رسوم بيانية توضح أهم الأنماط والعوامل المؤثرة في إلغاء الحجوزات. بناء وتدريب نموذج أو أكثر من نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بإلغاء الحجز. تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score مع عرض Confusion Matrix. تحديد وترتيب أهم العوامل المؤثرة في قرار إلغاء الحجز مع شرح تأثير كل عامل. تسليم الكود البرمجي كاملًا ومنظمًا بصيغة Python (.py). ملفات الرسوم البيانية والصور المستخدمة في التحليل.