随着我国经济实力的增强,中国经济正在由工业主导向服务业主导加快转变。酒店住宿业作为服务业的典型代表,其客容能力过剩和投资回收的压力与日俱增,有效的管理对酒店业变的越来越重要。为了高效的管理酒店,提高酒店的收益,这里引入了收益管理的概念。它主要通过建立实时预测模型和对以市场细分为基础的需求行为分析,确定最佳的销售和服务价格。酒店的收益管理主要包括以下四个部分:需求预测、超量预订、客房分配和定价系统,其中,客户需求预测是收益管理的基础与核心。传统的预测模型一般为历史同期和时间序列,时间序列又分为移动平均(Moving Average),指数平滑(Exponential Smoothing),卡尔曼滤波(Kalman Filters),自适应滤波(Adaptive Filters)和自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model),但酒店收益管理的预测和传统的预测不同,一般有两个时间变量,分别为预定时间和消费时间。在大数据的背景下,如果能够很好的针对酒店行业的数据特点,对酒店需求预测进行研究分析,就可以帮助酒店管理者更好的作出决策,从而提升酒店收益。本文提出了一套基于大数据的针对酒店微观市场的预测方法,从数据预处理、数据筛选到最后的训练与预测。在数据的预处理阶段,本文通过对数据的分析,将原始数据进行了转换,转换后的数据经过KS检验符合高斯分布模型,因此采用了基于统计的异常点检测方法,找出了间夜量特殊的日期。本文还设计了一种纠偏函数,在保持了异常数据的相对关系同时,可以令间夜量特殊的日期得到很好的处理。在数据筛选阶段,本文对比了几种经典的分类方法,设计了一套对于每类单独训练再将整体结果相结合的训练思路,这种思路在可以进一步将模型精度提高的同时,还有利于分析某类预测精度不佳的原因,具有很好的可解释性。最后本文结合前人的研究成果,对经典的方法进行了改进,将经典的基于时间序列的预测算法转化成了更普适的机器学习方法,在与经典预测算法的比较中,效果良好。随着机器学习算法的不断改进,机器学习理论的不断完善,结合本文提供的思路,未来可以使用更多的机器学习模型对该问题进行分析、训练和预测。