d3ip-case2-template

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.13%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Case%202%20%E2%80%94%20High%20Season%20Decisions%20at%20Viador%20Hotels%0A%0A%20%20%20%20**Data-Driven%20Decisions%20in%20Practice%20%C2%B7%20D3%20Applications%20%C2%B7%20SS%202026**%0A%0A%20%20%20%20Clara%20Schwarz%20oversees%20two%20mid-sized%20hotels%20under%20the%20Viador%20brand%20%E2%80%94%0A%20%20%20%20a%20**city**%20location%20and%20a%20**resort**%20location.%20She%20wants%20your%20help%0A%20%20%20%20refining%20pricing%20and%20capacity%20decisions%20for%20the%20upcoming%20high%0A%20%20%20%20season.%20Your%20findings%20will%20brief%20her%20revenue%20and%20operations%20team%3A%0A%20%20%20%20**clarity%20of%20communication%20is%20key**.%20Visualisations%20encouraged.%0A%20%20%20%20*Pricing%20strategies%20should%20always%20rely%20on%20realised%20bookings%2C%20not%0A%20%20%20%20mere%20requests.*%0A%0A%20%20%20%20This%20template%20provides%20a%20**structural%20scaffold**.%20Every%20decision%0A%20%20%20%20(segmentation%20thresholds%2C%20buffer%20levels%2C%20seasonal%20rules%2C%20adaptive%0A%20%20%20%20policy)%20is%20yours%20to%20make%20and%20defend.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Method%20companions%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Notebook%20%7C%20Focus%20%7C%20Feeds%20%7C%0A%20%20%20%20%7C---%7C---%7C---%7C%0A%20%20%20%20%7C%20%5B1%20%C2%B7%20EDA%5D(.%2Fd3ip-case2-rm-1-data.html)%20%7C%20Booking%20curves%2C%20fare-class%20structure%2C%20EDA%20bridge%20%7C%20Q1%2C%20Q3%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20%5B2%20%C2%B7%20Dynamic%20control%5D(.%2Fd3ip-case2-rm-2-dynamic.html)%20%7C%20Booking%20strips%2C%20revenue%20surface%2C%20S-index%20%7C%20Q4%20baseline%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20%5B3%20%C2%B7%20Prediction%20models%5D(.%2Fd3ip-case2-rm-3-prediction.html)%20%7C%20Cancellation%20classifier%2C%20calibration%2C%20%24q%5E%7B%5Ctext%7Beff%7D%7D_t%24%20%7C%20Q2%2C%20Q4%20advanced%20%7C%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20How%20to%20use%20this%20file%0A%0A%20%20%20%20-%20Each%20question%20is%20one%20section.%20Add%20as%20many%20cells%20as%20you%20need.%0A%20%20%20%20-%20Use%20the%20loader%20in%20%C2%A70%3B%20do%20not%20re-download%20per%20question.%0A%20%20%20%20-%20The%20final%20reflection%20section%20is%20**required**.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%C2%A70%20%C2%B7%20Setup%20%26%20data%20loader%0A%0A%20%20%20%20The%20loader%20below%20is%20the%20same%20one%20used%20in%20the%20three%20companion%0A%20%20%20%20notebooks.%20It%20downloads%20the%20public%20mirror%20of%20the%20Viador%20booking%0A%20%20%20%20dataset%20and%20adds%20two%20helper%20columns%20(%60booking_date%60%2C%0A%20%20%20%20%60adr_per_adult%60)%20that%20the%20EDA%20companion%20uses%20throughout.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%0A%20%20%20%20DATA_URL%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fmpolinowski%2Fhotel-booking-dataset%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%2Frefs%2Fheads%2Fmaster%2Fdatasets%2Fhotel_bookings.csv%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20def%20load_bookings()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pd.read_csv(DATA_URL)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22arrival_date%22%5D%20%3D%20pd.to_datetime(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22arrival_date_year%22%5D.astype(str)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22-%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20df%5B%22arrival_date_month%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20%22-%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2B%20df%5B%22arrival_date_day_of_month%22%5D.astype(str)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20format%3D%22%25Y-%25B-%25d%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20errors%3D%22coerce%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22booking_date%22%5D%20%3D%20df%5B%22arrival_date%22%5D%20-%20pd.to_timedelta(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22lead_time%22%5D%2C%20unit%3D%22D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22adr_per_adult%22%5D%20%3D%20df%5B%22adr%22%5D%20%2F%20df%5B%22adults%22%5D.clip(lower%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20df%0A%0A%20%20%20%20bookings%20%3D%20load_bookings()%0A%20%20%20%20bookings.shape%2C%20bookings%5B%22arrival_date%22%5D.min()%2C%20bookings%5B%22arrival_date%22%5D.max()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%C2%A7Q1%20%C2%B7%20Calibrate%20Advance%20Sale%20Policies%0A%0A%20%20%20%20Clara%20offers%20discounted%20advance%20rates%20%E2%80%94%20but%20only%20up%20to%20a%20certain%0A%20%20%20%20number%20of%20bookings.%20Selling%20too%20many%20in%20advance%20turns%20away%0A%20%20%20%20spontaneous%2C%20higher-paying%20guests%3B%20selling%20too%20few%20leaves%0A%20%20%20%20occupancy%20short.%0A%0A%20%20%20%20-%20Using%20**realised%20stays**%2C%20identify%20meaningful%20guest%20segments%20for%0A%20%20%20%20%20%20each%20hotel.%20*When*%20do%20different%20guest%20types%20book%3F%20*What*%20prices%0A%20%20%20%20%20%20do%20they%20pay%3F%0A%20%20%20%20-%20Estimate%20how%20many%20rooms%20Clara%20could%20allocate%20to%20advance%20sales%0A%20%20%20%20%20%20**for%20each%20property**.%20Focus%20on%20lead%20times%20and%2C%20if%20useful%2C%20guest%0A%20%20%20%20%20%20mix.%0A%0A%20%20%20%20*Methods%20reference%3A%20companion%20NB1%20%C2%A73%20(univariate)%2C%20%C2%A74%20(per-hotel)%2C%0A%20%20%20%20%C2%A78%20(booking%20curves)%2C%20%C2%A79%20(canonical-booking%20cut%20tool%20%E2%80%94%20drives%20the%0A%20%20%20%20advance%2Flate%20split%20per%20hotel).*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Your%20Q1%20analysis%20cells%20go%20here.%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%C2%A7Q2%20%C2%B7%20Derive%20Overbooking%20Parameters%0A%0A%20%20%20%20Clara%20wants%20to%20overbook%20to%20mitigate%20late%20cancellations%20and%20no-shows%0A%20%20%20%20%E2%80%94%20but%20walk-aways%20hurt%20guest%20satisfaction%20and%20brand%20image.%0A%0A%20%20%20%20-%20Use%20historical%20data%20to%20estimate%20a%20**robust%20overbooking%20buffer**%0A%20%20%20%20%20%20for%20each%20hotel.%20How%20many%20extra%20bookings%20can%20Clara%20accept%20without%0A%20%20%20%20%20%20incurring%20frequent%20walk-aways%3F%0A%20%20%20%20-%20Make%20any%20**trade-offs%20and%20assumptions%20explicit**%20(walk%20cost%2C%0A%20%20%20%20%20%20tolerated%20walk%20frequency%2C%20independence%20of%20cancellations%2C%20%E2%80%A6).%0A%0A%20%20%20%20*Methods%20reference%3A%20companion%20NB1%20%C2%A77%20(cancellation%20by%20channel%20%2F%0A%20%20%20%20lead-time)%2C%20NB3%20%C2%A76%20(cancellation%20model%20%2B%20Brier)%2C%20%C2%A78.5%20(buffer%0A%20%20%20%20calculator%20with%20tolerated-walk%20slider).*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Your%20Q2%20analysis%20cells%20go%20here.%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%C2%A7Q3%20%C2%B7%20Seasonally%20Update%20Your%20Rules%0A%0A%20%20%20%20Demand%20patterns%20shift%20across%20the%20year.%20Clara%20wants%20Q1's%20advance%0A%20%20%20%20sale%20limits%20and%20Q2's%20overbooking%20buffers%20to%20**adapt%20to%20seasonality**.%0A%0A%20%20%20%20-%20Using%20appropriate%20aggregates%20from%20past%20years%2C%20identify%20periods%0A%20%20%20%20%20%20of%20stronger%20or%20weaker%20demand%20**for%20each%20hotel**.%0A%20%20%20%20-%20Provide%20**updated%20rules**%20(per%20hotel%20%C3%97%20period)%20and%20justify%20each%0A%20%20%20%20%20%20adjustment%20with%20observed%20patterns.%0A%0A%20%20%20%20*Methods%20reference%3A%20companion%20NB1%20%C2%A76%20(temporal%20patterns)%2C%20%C2%A79%20with%0A%20%20%20%20the%20month%20picker%20(re-run%20Q1's%20cut%20per%20season)%2C%20NB3%20%C2%A76%20(re-fit%20or%0A%20%20%20%20re-evaluate%20cancellation%20model%20per%20season%20if%20useful).*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Your%20Q3%20analysis%20cells%20go%20here.%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%C2%A7Q4%20%C2%B7%20Operate%20on%20Live%20Booking%20Data%0A%0A%20%20%20%20Simulate%20a%20realistic%20decision%20environment%20for%20Viador%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20**Pick%20a%20stay%20date**%20and%20extract%20its%20booking%20strip%20%E2%80%94%20every%0A%20%20%20%20%20%20%20booking%20with%20any%20lead%20time%20that%20ultimately%20stays%20on%20that%20night.%0A%20%20%20%202.%20Replay%20it%20as%20a%20**time-ordered%20stream**%20of%20requests%20(by%20lead%0A%20%20%20%20%20%20%20time).%0A%20%20%20%203.%20Implement%20an%20**adaptive%20control%20strategy**%20that%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20-%20Makes%20daily%20decisions%20based%20on%20current%20capacity%20and%20expected%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20high-%2Flow-fare%20arrivals.%0A%20%20%20%20%20%20%20-%20**Dynamically%20updates**%20protection%20limits%20or%20overbooking%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20thresholds%20as%20bookings%20(and%20cancellations)%20arrive.%0A%20%20%20%20%20%20%20-%20**Integrates%20at%20least%20one%20trained%20model**%20(cancellation%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20probability%2C%20ADR%20forecast%2C%20%E2%80%A6)%20to%20improve%20decisions.%0A%0A%20%20%20%20Report%20realised%20revenue%2C%20spillage%2C%20and%20walk-aways%3B%20compare%20against%0A%20%20%20%20the%20static%20Q1%20%2B%20Q2%20baseline.%20A%20good%20recommendation%20is%20*transparent%2C%0A%20%20%20%20robust%20to%20noise%2C%20and%20clearly%20communicated*.%0A%0A%20%20%20%20*Methods%20reference%3A%20companion%20NB2%20%C2%A73%20(strip%20extraction)%2C%20%C2%A74a%0A%20%20%20%20(revenue%20surface)%2C%20%C2%A74b%20(drill-down)%2C%20%C2%A75%20(S-index)%2C%20NB3%20%C2%A76%0A%20%20%20%20(calibrated%20model)%2C%20%C2%A78%20(%24q%5E%7B%5Ctext%7Beff%7D%7D_t%24%20trajectory).*%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Your%20Q4%20analysis%20cells%20go%20here.%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20%C2%A7R%20%C2%B7%20Reflection%20%26%20methodology%0A%0A%20%20%20%20Briefly%20answer%20(one%20short%20paragraph%20each)%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20**What%20is%20the%20single%20most%20important%20assumption**%20your%20policy%0A%20%20%20%20%20%20%20relies%20on%2C%20and%20what%20would%20change%20if%20that%20assumption%20broke%3F%0A%20%20%20%202.%20**What%20did%20you%20simplify**%20that%20a%20production%20deployment%20could%20not%0A%20%20%20%20%20%20%20(cancellation%20release%20mechanics%2C%20%CE%BB%20stationarity%2C%20channel-mix%0A%20%20%20%20%20%20%20drift%2C%20%E2%80%A6)%3F%0A%20%20%20%203.%20**What%20would%20you%20do%20with%20one%20more%20week**%20of%20effort%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Your%20reflection%20answers%20go%20here%20(markdown%20cells%20are%20fine).%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A