健身馆推荐数据集GymRecommendationDataset-manohar025
数据来源：互联网公开数据
标签：健身馆，推荐系统，数据集，用户行为，机器学习，健康与健身，数据分析，用户偏好
数据概述： 该数据集包含来自多个健身馆的用户行为数据，记录了用户的健身偏好，健身馆访问记录及满意度评价等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区，包括北京，上海，广州等一线城市。
数据维度：数据集包括用户ID，健身馆ID，访问日期，访问次数，健身项目偏好，满意度评分，用户年龄，性别等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个健身馆的用户评价和访问记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于健身行业的用户推荐系统建设，用户行为分析及市场策略制定等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，用户偏好预测等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于用户行为分析，健身项目偏好研究等，如不同用户群体的健身习惯分析，健身项目的受欢迎程度研究等。
行业应用：可以为健身行业提供数据支持，特别是在健身馆推荐，用户满意度提升和市场细分方面。
决策支持：支持健身馆的用户推荐和市场策略优化，帮助健身场馆制定科学的用户推广和运营策略。
教育和培训：作为健康与健身，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户推荐系统，用户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索健身用户行为的规律与趋势，帮助用户实现精准的健身馆推荐，提高用户体验和满意度，促进健身行业的健康发展。
