Multi-Night Stay Normalization Engine v3.1-otafix
정규화 숙박 ADR
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점유율
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연박 비율
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평균 투숙일수
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| 객실 | 예약ID | 투숙구분 | 고객유형 | 박수 | 정규화 ADR | 정규화 매출 | 원본 총액 | 입실시간 | 비고 |
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| 날짜를 선택하고 조회하세요 | |||||||||
⚠️ 연박 비율 0% 감지 — 엑셀 컬럼 구조를 확인하세요!
D열(4번째)에 "4박", "3박" 같은 박수 텍스트가 있어야 합니다. 컬럼이 다르면 위의 초기화 버튼으로 데이터를 지우고 올바른 파일을 다시 업로드하세요.
엑셀 파일을 드래그하거나 클릭해서 업로드
지원 형식: .xlsx, .xls · 호텔 일일 운영 시트
엑셀 숙박 시트 지원 형식 (헤더 자동 감지)
객실·박수·현금/카드/계좌 키워드가 있으면 자동 매핑
| reservation_id | checkin | checkout | nights | room | total_revenue | normalized_adr | segment | source | notes | raw_nights_value | explicit_nights | inferred_nights | nights_status | nights_review_reason | inferred_match_basis | inferred_candidate_count | inferred_candidate_dates | inferred_trace_summary | conflict_candidate_flag |
|---|
| 예약ID | 객실 | 박수 | 체크인 | 체크아웃 | 총금액 | 1박환산 ADR | 출처 |
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| 날짜 | 예약ID | 객실 | 투숙구분 | 일별 ADR | 일별 매출 | 요일 |
|---|
| 날짜 | 요일 | 숙박판매 | 대실 | 체크인 | 연속투숙 | 정규화 ADR | 점유율 | 연박비율 | 평균 LOS | 총매출 |
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| 결제수단 | 매출 | 비율 | 건수 |
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| OTA/채널 | 매출 | 비율 | 숙박 | 대실 |
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| 지표 | 3월 | 4월 | 5월 | 추세 (3→5월) |
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| 로딩 중... | ||||
| 요일 | 3월 ADR | OCC | 4월 ADR | OCC | 5월 ADR | OCC | ADR 변화 |
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| 로딩 중... | |||||||
OPENAI_API_KEY를
설정하면 GPT-4o mini 기반 심화 분석이 활성화됩니다.
과거 데이터로 예측 정확도를 검증합니다. 나중에 AI 모델과 성능을 비교할 수 있는 기준선(Baseline)이 됩니다.
| 요일 | 샘플 | 실제 ADR | 예측 ADR | 평균 오차 | 정확도 |
|---|
| 날짜 | 요일 | 점유율 | 실제 ADR | 예측 ADR | 오차(원) | 오차율 | 등급 |
|---|
이 백테스트 결과가 AI 모델(GPT/커스텀)의 성능 비교 기준선(Baseline)이 됩니다.
OPENAI_API_KEY 설정 후 AI 추천 탭에서 GPT 예측값을 가져오면 정확도를 직접 비교할 수 있습니다.
| 가중치 항목 | 현재 버전 | 이전 버전 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 로딩 중... | |||
| 요일 | 평균 오차율 | 학습 일수 | 상태 |
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| 백테스팅 실행 후 표시됩니다 | |||
| 날짜 | 요일 | 실제ADR | 예측ADR | 오차율 | 평가 | 조정 필요 |
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백테스팅 오차 패턴을 분석해 가중치를 자동으로 미세조정합니다. 한 번에 최대 ±10%, 누적 최대 ±50% 범위 내에서 안전하게 조정됩니다.