酒店预订用户行为预测数据集HotelBookingUserBehaviorPrediction-evanmillikan
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 用户行为分析, 预测模型, 旅游行业, 时序数据, 机器学习, 客户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自酒店预订平台的用户行为数据，记录了用户在预订酒店过程中的详细信息，用于预测用户预订行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在特定时间段内的预订行为。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的酒店预订活动。
数据维度：数据集包括用户ID、预订时间、访问网站的站点ID、大洲ID、用户所在国家、地区、城市、距离、用户ID、是否移动设备、套餐类型、渠道ID、购买日期、处理日期、成人数量、儿童数量、房间数量、目的地ID、目的地类型、行政区ID、行政区国家、行政区市场等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Testcsv和Traincsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于用户行为分析、预订预测等领域的研究和应用。
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：适用于旅游行业的用户行为研究，如用户预订偏好分析、预订时间预测等。
行业应用：可以为酒店预订平台、旅游网站提供数据支持，用于优化推荐系统、提升用户体验。
决策支持：支持酒店行业的市场营销策略制定，帮助优化定价策略、预测市场需求。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户预订行为的规律，帮助用户实现更精准的预测和更有效的决策。
