在线酒店预订网页数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：在线预订,酒店行业,用户行为分析,平台访问,设备偏好,地区分布,时间序列
数据概述
本数据集由两部分组成，分别聚焦于在线酒店预订的相关记录和用户访问行为分析，涵盖了2021年的周度数据。数据集提供了丰富的信息，包括预订详情、财务数据、用户访问模式、设备类型、地区分布等，为研究在线酒店预订行业提供了详实的数据基础。
数据集1（data1）概述
- 主要内容：
该数据集主要记录了在线预订的相关细节，包括预订窗口、酒店所在国家、预订的财务数据（如净预订价值、净订单数等）。
- 时间范围：
数据按照周为单位进行记录，例如“2021-W46”，表示2021年第46周的数据，体现了数据的周度时间序列特性。
- 平台与区域信息：
包含“Mobile Indicator Name”（设备类型）、“Platform Type Name”（平台类型）和“Super Region”（超级区域）等字段，有助于分析用户使用的设备类型以及预订的地理分布。
- 数据多样性：
数据集覆盖了来自7个不同国家的预订信息，涉及206个国家的酒店预订记录，展现了数据的广泛覆盖性。
- 数据完整性：
大部分字段无缺失值，但“Super Region”字段存在约27.5%的缺失数据，需在使用时注意处理。
- 数据类型与唯一性：
数据集包含多种数据类型，如对象类型、浮点型（float64）和整型（int64）。其中，“Net Gross Booking Value USD”和“Net Orders”字段具有较高的唯一性，有助于深入分析预订的财务细节。
数据集2（data2）概述
- 主要内容：
该数据集侧重于用户访问行为分析，记录了用户访问预订平台的详细信息，包括访问设备类型、平台类型等。
- 时间范围：
数据同样以“Reporting Week”（报告周）为单位，与数据集1保持一致的时间框架，方便进行综合分析。
- 地区与设备信息：
包含“Super Region”（超级区域）、“Country Name”（国家名称）、“Mobile Indicator Name”（设备类型）和“Platform Type Name”（平台类型）等字段，有助于分析用户的访问行为及其区域和设备分布特征。
- 数据完整性：
数据集存在少量缺失值，主要集中在“Super Region”字段，约占总数据量的14.3%。
- 访问数据：
“Visits”字段记录了用户访问预订平台的次数，数值范围广泛（167个唯一值），反映了访问行为的多样性。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 用户行为分析：
- 研究用户在预订平台上的访问模式，分析不同设备、平台类型和地区的访问偏好。
- 通过访问数据和预订数据的结合，挖掘用户从访问到预订的转化路径，优化用户体验。
- 市场洞察：
- 分析不同国家和地区的预订趋势，帮助酒店预订平台制定精准的市场策略。
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通过财务数据（如净预订价值）分析不同地区的盈利能力，识别高潜力市场。
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平台优化：
- 根据设备和平台类型的数据，优化预订平台的移动端和网页端设计，提升用户体验。
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研究访问行为与预订转化率的关系，改进平台的功能和流程。
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商业决策支持：
- 投资机构可基于预订数据和访问数据评估酒店预订平台的市场潜力和商业模式。
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政策制定者可利用预订数据了解酒店行业的趋势，制定支持性政策。
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学术研究：
- 学术研究者可利用这些数据集研究在线预订行业的用户行为、市场动态以及技术趋势。
- 数据集的时间序列特性特别适合用于时间序列分析和预测建模，探索预订和访问行为的变化规律。
数据质量与注意事项
- 缺失数据：
两部分数据集均存在“Super Region”字段的缺失值问题，数据集1的缺失比例为27.5%，数据集2为14.3%。建议在数据分析前对缺失值进行适当的处理，例如通过插补或聚类分析来填补缺失值。
- 数据结合：
两部分数据集具有互补性，数据集1侧重于预订细节和财务数据，数据集2关注用户访问行为。建议结合两部分数据集进行综合分析，以获得更全面的洞察。
通过上述描述，用户可以快速理解数据集的组成、结构和潜在价值，并根据自身需求选择合适的应用场景和分析方法。
