Booking hotel and train ticket (ES) for Euro trip

最新推荐文章于 2025-09-27 00:11:58 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-27 00:11:58 发布 · 218 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文提供了酒店和火车票预订的实用信息，包括多个预订网站链接及在美国和亚洲部分国家的票务处理方式。对于美国，可直接打印电子票；而对于中国、新加坡等地，则可通过自助服务机取票。

Hotel

http://www.ibishotel.com (Hotel Ibis Paris Gare du Nord Chateau Landon)

http://www.booking.com

http://www.hoteldirect.co.uk/ (recommended by U.K team member)

 

Train

http://www.raileurope.com

If the delivery country is U.S., there will be an option to print the ticket.

For some Aisa countries/districts (i tried China,Singapore,Hongkong and Taiwan), we can only choose either by express or option "Ticket collection at shop", my friend in UK told me this option should mean you will need to print and collect your ticket from one of the self-service machines at the station, before you board the train.

精选资源
Hotel booking demand项目.zip
10-14
数据集来自Kaggle网站上公开的Hotel booking demand项目 该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息，包括预订时间、入住时间、成人、儿童或婴儿数量、可用停车位数量等信息。本次数据分析主要包含如下...
Hotel-Booking
04-06
【酒店预订系统】是一个基于JavaScript技术开发的应用，主要用于帮助用户在线查找并预订酒店房间。JavaScript是一种广泛用于网页和网络应用的脚本语言，它在客户端运行，为用户提供动态交互体验。...
Hotel booking酒店预订——数据分析与建模
古月哲亭
03-22 9020
Hotel booking酒店预订——数据分析与建模：https://zhuanlan.zhihu.com/p/196757364?utm_source=wechat_session 写文章Hotel booking酒店预订——数据分析与建模（转载翻译自kaggle）海上泊舟数据分析师数据源：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340918315191字段解释：hotel 酒店is_canceled 是否取消lead_time 预
Royella – Hotel Booking WordPress Theme: A Field-Tested Blueprint for Turning Browsers into Overnigh
gplitems123的博客
09-27 888
to。
Kaggle项目 - Hotel Booking Demand
celine11111的博客
07-09 2161
%matplotlib inline import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rc("font",family="SimHei",size="12") #用于解决中文显示不了的问题 sns.set_style("whitegrid") Exploratory data analysis (EDA) 探索性数据分析 一、Data Clean 数据清洗
Kaggle项目 — Hotel booking demand 业务情况分析
weixin_39925356的博客
05-20 1320
基于数据内容，从整体营业情况、人员结构变化、消费者行为分析、市场结构变化、服务水平变化五个方面进行分析，针对各方面建立业务指标体系 一、整体营业情况 （1）月订单数量 -----> 衡量酒店产业的热门程度 图中黄色为度假酒店，蓝色为城市酒店；不难看出，城市酒店的订单数量存在明显的周期性。12月-1月附近是预定低谷，同时在7月份附近也会出现小幅度的回落，而5月及10月附近是全年的预定高峰期。另一方面，就趋势总体而言是上涨的。而度假酒店的订单量波动趋势和城市酒店类似，但波动幅度大幅...
Hotel booking demand
qqissweat的博客
01-06 1423
目录一、项目背景二、研究问题三、查看数据四、数据清洗4.1缺失值处理4.2异常值处理4.3其他处理五、EDA及可视化5.1酒店基本情况分析新老客户比例（复购率）及订单取消情况分析不同月份订单取消情况分析不同房型的订单数量分析不同季节各类房型的订单数量分析不同房型每晚人均费用分析酒店销售渠道分析不同细分市场订单数量分析不同细分市场每晚人均费用分析不同细分市场订单取消情况分析不同分销渠道订单数量分析酒店流量分析不同月份每晚人均费用分析不同月份订单数量分析用户基本情况分析用户国籍分析用户类型分析用户入住情况分析用
From Sketchpad to Bookings: How CozyStay Helped Me Launch My Boutique Hotel Website
2501_92994965的博客
08-06 1445
CozyStay is a hotel booking WordPress theme optimized for guesthouses and villas. Try the GPL version to build a stunning, functional site without extra cost.
Hotel Room Booking System 搭建与使用教程
gitblog_00863的博客
08-26 543
Hotel Room Booking System 搭建与使用教程 本教程旨在指导您如何搭建并使用由Samiur Rahman Mukul开发的开源酒店房间预订系统。通过此教程，您将了解项目的整体结构、关键启动文件以及配置文件的详情，以便能够顺利运行和定制该应用。 1. 项目目录结构及介绍 Hotel-Room-Booking-System/ │ ├── backend ...
kaggle——Hotel booking demand酒店预订需求
qq_42053453的博客
06-29 3962
1.导入数据 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns # 读取csv文件 hotel_data = pd.read_csv(r'D:\4_Project\1_pycharm_project\Hotel_booking_demand\hotel_bookings.csv') # 查看前5行数据 hotel_data....
Hotel booking demand 酒店预订需求分析
weixin_43576422的博客
08-26 3521
数据集下载地址： https://www.kaggle.com/jessemostipak/hotel-booking-demand 该数据集包含城市酒店和度假酒店的预订信息，包括预订时间、停留时间，成人/儿童/婴儿人数以及可用停车位数量等信息。 适用场景：社会科学、旅行、酒店、用户行为，不具有明显的行业标识，可进行常规用户行为分析。 数据量：32列共12W数据量。 可以定义的问题： 1)基本情况：城市酒店和假日酒店预订需求和入住率比较； 2)用户行为：提前预订时长、入住时长、预订间隔、餐食预订情况； 3)
train-ticket-booking-system
03-12
《火车票预订系统设计与实现——基于Python》 火车票预订系统是一种常见且重要的在线服务，它方便了人们购买火车票的需求，节省了时间和精力。本文将深入探讨一个基于Python语言构建的火车票预订系统的相关知识，...
train_ticket_booking_system.zip
12-26
【标题】"train_ticket_booking_system.zip" 涉及的是一个火车票预订系统的源代码压缩包，这通常是一个用于管理、处理和分配火车票的软件应用程序。从描述中我们可以推测，这个系统可能包含了用于开发、调试和数据...
ticket-booking
03-05
自述文件 该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。 您可能要讲的内容： Ruby版本 系统依赖 配置 数据库创建 数据库初始化 如何运行测试套件 服务（作业队列，缓存服务器，搜索引擎等） ...
航空公司代码
Tim.Tang's Blog
07-13 2548
1 1A: 西班牙艾玛迪斯全球旅游分销系统公司(Amadeus Global Travel Distribution) 1B: 新加坡环亚旅游资讯系统有限公司(Abacus International) 1C: EDS InＦＯＲＭation Business (瑞士) 1D: Radixx Solutions International (美国) 1E: 中国民航信息网络股份有限公司(Trave...
常见的名字与昵称
Tim.Tang's Blog
08-18 730
名字——昵称Albert——BertAdelaide——AdaAlexander——AlexAlan——AlAlfred——AlfAmanda——MandyAnastasia——StacyAnderson——AndyAndrew——AndyAngelina——Angie，AngelAnthony——TonyBeatrice——BeaBenjamin——Ben，BennyCandace——Candy...
值得背的电影台词
Tim.Tang's Blog
05-25 546
值得背的电影台词 ㈠《Shawshank Redemption肖申克的救赎》1.You know some birds are not meant to be caged, their feathers are just too bright. 你知道，有些鸟儿是注定不会被关在牢笼里的，它们的每一片羽毛都闪耀着自由的光辉。 2.There is something inside ,that the...
http://www.spokeo.com - give you a jump if you live in U.S.
Tim.Tang's Blog
05-24 533
http://www.spokeo.com   Domain Names which are still open for registering... http://www.myspokeo.com http://www.myspokeo.cn  
Lucky, two pictures with me were published at SAP TechED website
Tim.Tang's Blog
12-03 267
1. SDN Community Dinner 2. Practice Course (Second row, first one couting from left with pink shirt)
Hotel Booking Demand数据库
最新发布
11-12
Hotel Booking Demand数据库通常是用于研究酒店预订需求相关问题的数据集合。 ### 数据库介绍 该数据库可能包含了酒店预订的多方面信息，例如预订的时间（包括具体日期、星期、月份等）、预订的房型、是否取消预订、客户的来源地、停留时长、提前预订的天数等。这些数据可以帮助研究人员分析酒店预订的季节性规律、不同房型的受欢迎程度、影响客户取消预订的因素等。 ### 下载途径 - **Kaggle平台**：Kaggle是一个数据科学与机器学习的竞赛平台，上面有丰富的数据集。很多用户会上传Hotel Booking Demand相关的数据集供大家下载使用。在Kaggle的搜索栏中输入“Hotel Booking Demand”，就可以找到相关数据集，点击下载按钮即可获取数据。 - **UCI Machine Learning Repository**：这是一个知名的机器学习数据集仓库，也可能会有该数据库。在其官网搜索相关关键词，若有合适的数据集，按照网站指引进行下载。 ### 使用方法 - **数据探索**：使用Python的`pandas`库可以对数据进行读取和初步探索。以下是一个简单示例： ```python import pandas as pd # 假设数据文件为CSV格式 data = pd.read_csv('hotel_booking_demand.csv') # 查看数据的基本信息 print(data.info()) # 查看数据集行数和列数 rows, columns = data.shape if rows < 1000: # 短表数据（行数少于1000）查看全量数据信息 print(data.to_csv(sep='\t', na_rep='nan')) else: # 长表数据查看数据前几行信息 print(data.head().to_csv(sep='\t', na_rep='nan')) ``` - **数据分析**：可以使用`matplotlib`和`seaborn`库进行数据可视化，例如分析不同月份的预订数量变化： ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 统计每个月的预订数量 monthly_bookings = data.groupby('arrival_date_month')['is_canceled'].count() # 绘制柱状图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=monthly_bookings.index, y=monthly_bookings.values) plt.title('Monthly Hotel Bookings') plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Number of Bookings') plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` - **机器学习建模**：如果要预测客户是否会取消预订，可以使用`scikit-learn`库构建分类模型，如逻辑回归模型： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 选择特征和目标变量 X = data.drop('is_canceled', axis=1) y = data['is_canceled'] # 处理分类特征，这里简单使用独热编码 X = pd.get_dummies(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Model accuracy: {accuracy}") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值