Oteller, bir ülkenin ekonomisine önemli katkı sunan turizm sektörü içerisinde yer almaktadır. Otel rezervasyonları işletmelerin yıllık gelirinin önemli bir kısmını oluşturur.

Konaklama hizmeti veren otellerin maksimum kâr elde edebilmesi için doluluk oranlarının yüksek olması gerekmektedir. Bu sebeple oteller rezervasyon sistemleri aracılığıyla sınırlı sayıdaki odalarını doğru zamanda, doğru müşteriye tahsis etmelidir. Ancak rezervasyonlar çeşitli nedenlerle müşteri tarafından iptal edilebilmektedir. Aslında, müşterilerin iptal etmesine neden olan nedenler veya bunun nasıl önlenebileceği hakkında çok az şey bilinmektedir. Oteller açısından iptal edilen rezervasyonlar doğru politikalar izlenmezse gelir kaybına neden olabilmektedir (Chen ve ark., 2011). Bu sebeple iptallerin önceden tahmin edilmesi büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda farklı birçok bilim alanında uygulanabilirliği artan, sınıflandırma, kümeleme ve tahmin problemlerinde umut verici sonuçlar veren makine öğrenmesi, turizm sektöründe de uygulama alanı bulmuştur. Turizm taleplerinin tahmininde (Yu ve Chen, 2022), müşteri yorumlarının duyarlılığının ve memnuniyetlerinin derecelendirilmesinde (Falk ve Vieru, 2018), oda fiyatlarının tahmininde ( ), rezervasyon iptal durumlarının sınıflandırılmasında ( , çevrimiçi rezervasyon sistemlerindeki dolandırıcılık tespitinde (Shibly ve ark., 2021) gibi birçok alanda makine öğrenmesi uygulanmaktadır.

Bu proje önerisi, otel rezervasyon iptallerini tahmin etme sürecini optimize etmek ve otel işletmelerine stratejik avantaj sağlamak için geliştirilen özgün veriler ile bir makine öğrenmesi modelini içermektedir. Kapsamlı bir veri analizi ile otel rezervasyonlarındaki önemli faktörleri belirleyerek bu faktörleri makine öğrenmesi algoritmalarıyla entegre etmeyi amaçlamaktadır.

R programlama dilinde uygulanacak makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak gerçek otel rezervasyon verisi analiz edilecektir. Detaylı rezervasyon verileri dikkate alınarak otel rezervasyonlarını iptal etme durumları hedef değişken olarak belirlenecek ve denetimli makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılacaktır.

Bu projenin çıktıları, otel sahiplerinin veya yöneticilerinin rezervasyon iptallerini daha iyi anlamalarına ve yönetmelerine, iptal düzenlemelerini iyileştirmelerine ve yeni politikalar geliştirmelerine yardımcı olmayı hedeflemektedir. Otel endüstrisindeki işletmelerin operasyonel verimliliğini artırmaya yönelik stratejik kararlar almanın yanı sıra, akademik ve endüstriyel uygulamalarda geniş bir etki yelpazesi sağlaması beklenmektedir.