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Prévision et Optimisation du Revenu Hôtelier

RevenueForecastingPredictionHotelOccupancy
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Feb 16, 2025 11:29 AM
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Ce workflow aide à prévoir l’occupation des chambres et le chiffre d’affaires moyen par chambre. Il utilise les réservations passées et des données externes comme les vacances scolaires.

Les étapes du workflow :

1️⃣ Préparation des données

  • Import des réservations et nettoyage des données

  • Création des dates de séjour

  • Ajout des vacances scolaires via une API

2️⃣ Construction du modèle

  • Analyse des tendances et des relations entre les données

  • Entraînement d’un modèle pour prédire :
    ✅ Le nombre de chambres occupées
    ✅ Le revenu moyen par chambre

3️⃣ Prédictions sur les prochaines périodes

  • Génération des données pour les jours à venir

  • Application du modèle pour estimer l’occupation et le chiffre d’affaires

4️⃣ Export des résultats

  • Comparaison entre données réelles et prédites

  • Export des résultats pour une analyse dans un outil BI

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Used extensions & nodes

Created with KNIME Analytics Platform version 5.4.0
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    KNIME Base nodesTrusted extension

    KNIME AG, Zurich, Switzerland

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    KNIME Column Expressions (legacy)Trusted extension

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    KNIME Ensemble Learning WrappersTrusted extension

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    KNIME Excel SupportTrusted extension

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    KNIME JSON-ProcessingTrusted extension

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    KNIME Math Expression (JEP)Trusted extension

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    KNIME REST Client ExtensionTrusted extension

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    KNIME Statistics NodesTrusted extension

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