旅游酒店预订与推荐数据集TrivagoDataDataset-rohitanil
数据来源：互联网公开数据
标签：旅游，酒店预订，数据集，推荐系统，机器学习，数据分析，电子商务，酒店管理
数据概述： 该数据集包含来自旅游平台的数据，记录了酒店预订，用户行为及推荐系统的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家和地区的酒店信息，主要集中在大城市和旅游热点地区。
数据维度：数据集包括酒店名称，价格，评分，用户评论，预订时间，用户搜索记录，推荐点击率等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于旅游平台Trivago的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于旅游行业的研究，酒店预订预测及推荐系统优化，特别是在机器学习模型训练，用户行为分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于酒店业的市场研究，用户行为分析及推荐算法研究，如酒店价格波动原因，用户偏好分析等。
行业应用：可以为旅游平台，酒店管理公司提供数据支持，特别是在酒店定价，推荐系统优化和用户体验提升方面。
决策支持：支持酒店行业的市场策略制定和用户需求预测，帮助商家制定科学的定价和促销策略。
教育和培训：作为旅游管理，数据科学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酒店预订与推荐系统的规律与趋势，帮助用户实现准确的预订预测和个性化推荐，优化酒店管理和服务质量。
