Spaces:
Sleeping
Sleeping
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,20 +1,46 @@
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
-
title: Hotel Demand Forecasting
|
| 3 |
-
emoji:
|
| 4 |
-
colorFrom:
|
| 5 |
-
colorTo:
|
| 6 |
-
sdk:
|
| 7 |
-
|
| 8 |
-
|
| 9 |
-
- streamlit
|
| 10 |
pinned: false
|
| 11 |
-
short_description: Hotel-Demand-Forecasting
|
| 12 |
-
license: apache-2.0
|
| 13 |
---
|
| 14 |
|
| 15 |
-
#
|
| 16 |
|
| 17 |
-
|
|
|
|
| 18 |
|
| 19 |
-
|
| 20 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
+
title: Hotel Demand Forecasting (Otel Talep Tahmini)
|
| 3 |
+
emoji: 🏨
|
| 4 |
+
colorFrom: blue
|
| 5 |
+
colorTo: green
|
| 6 |
+
sdk: streamlit
|
| 7 |
+
sdk_version: 1.31.0
|
| 8 |
+
app_file: app.py
|
|
|
|
| 9 |
pinned: false
|
|
|
|
|
|
|
| 10 |
---
|
| 11 |
|
| 12 |
+
# 🏨 Hotel Booking Demand Forecasting / Otel Rezervasyon Talep Tahmini
|
| 13 |
|
| 14 |
+
### 🇬🇧 English Description
|
| 15 |
+
This project is an AI-powered decision support system designed to forecast hotel reservation demands. Using a Deep Learning **LSTM (Long Short-Term Memory)** model, the application predicts future occupancy levels based on historical booking data.
|
| 16 |
|
| 17 |
+
**Key Features:**
|
| 18 |
+
- **Demand Forecasting:** Predicts daily room bookings.
|
| 19 |
+
- **Management Insights:** Automatically suggests strategic actions (Staffing, Inventory) based on occupancy density.
|
| 20 |
+
- **Visual Analytics:** Interactive graphs showing "Actual vs Predicted" values with a 20% stability threshold.
|
| 21 |
+
- **User Friendly:** Simple CSV upload interface for hotel managers.
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
---
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
### 🇹🇷 Türkçe Açıklama
|
| 26 |
+
Bu proje, otel rezervasyon taleplerini tahmin etmek için tasarlanmış yapay zeka destekli bir karar destek sistemidir. Derin Öğrenme **LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek)** modeli kullanılarak hazırlanan uygulama, geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki doluluk oranlarını tahmin eder.
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
**Temel Özellikler:**
|
| 29 |
+
- **Talep Tahmini:** Günlük oda rezervasyon sayılarını öngörür.
|
| 30 |
+
- **Yönetim Notları:** Doluluk yoğunluğuna göre otomatik stratejik tavsiyeler (Personel, Stok yönetimi) sunar.
|
| 31 |
+
- **Görsel Analiz:** %20 stabilite eşiği ile "Gerçek vs Tahmin" değerlerini gösteren etkileşimli grafikler.
|
| 32 |
+
- **Kullanıcı Dostu:** Otel yöneticileri için basit CSV yükleme arayüzü.
|
| 33 |
+
|
| 34 |
+
---
|
| 35 |
+
|
| 36 |
+
### 🛠️ Technical Stack / Teknik Detaylar
|
| 37 |
+
- **Model:** LSTM (RNN)
|
| 38 |
+
- **Libraries:** TensorFlow/Keras, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib
|
| 39 |
+
- **Deployment:** Streamlit & Hugging Face Spaces
|
| 40 |
+
|
| 41 |
+
### 📊 How to Use? / Nasıl Kullanılır?
|
| 42 |
+
1. Upload a CSV file containing a column named **'bookings'**.
|
| 43 |
+
2. Review the AI-generated forecast metrics and management advice.
|
| 44 |
+
3. Observe the demand trends in the prediction graph.
|
| 45 |
+
|
| 46 |
+
---
|