酒店搜索用户行为与预订数据集HotelSearchUserBehaviorandBookingDataset-indiraraju

数据来源：互联网公开数据

标签：酒店预订, 用户行为分析, 推荐系统, 点击预测, 预订预测, 市场营销, 旅游行业, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自酒店搜索平台的用户行为数据，记录了用户在搜索酒店时的交互信息以及最终的预订情况。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2012年12月31日。地理范围：数据涵盖了全球范围内的酒店搜索与预订行为，包含了用户所在国家、酒店所在国家等信息。数据维度：数据集包括搜索ID、时间戳、站点ID、用户国家ID、用户历史评分、用户历史消费、酒店国家ID、酒店ID、酒店星级、酒店评分、是否为品牌酒店、地理位置评分、历史价格、酒店展示位置、价格、是否有促销、目的地ID、入住时长、预订窗口期、成人数量、儿童数量、房间数量、是否周六入住、点击率、距离目的地距离、随机排序、竞争对手酒店的评分、是否有房、价格差异、点击情况、预订价值以及是否预订等多个维度。数据格式：CSV格式，文件名为train_small.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于酒店搜索平台，已进行数据脱敏和标准化处理。该数据集适合用于用户行为分析、酒店推荐系统、点击率预测和预订预测等领域。

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：适用于旅游行业、市场营销和数据挖掘领域的学术研究，如用户行为模式分析、个性化推荐算法研究、预订转化率预测等。行业应用：可以为在线旅游平台、酒店管理公司等提供数据支持，特别是在提升用户体验、优化营销策略、改进定价策略等方面。决策支持：支持酒店行业进行市场分析、竞争对手分析、定价策略优化和用户行为分析，从而提升业绩。教育和培训：作为数据科学、机器学习和市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测建模。此数据集特别适合用于探索影响酒店预订的关键因素，并构建预测模型，帮助用户实现优化营销策略、提升预订转化率等目标。