户外徒步旅行数据分析数据集OutdoorTrekkingDataAnalysis-tejdeepgutta
数据来源：互联网公开数据
标签：徒步旅行, 户外活动, 路线规划, 用户评价, 景点分析, 文本特征, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自户外徒步旅行相关的数据，记录了不同徒步路线、用户评价、用户特征以及路线文本描述等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时期的徒步旅行信息。
地理范围：数据覆盖多个徒步旅行地点，具体地理位置信息需进一步从路线名称中推断，包括但不限于Triund Trek Loop、Sinhagad Fort、Kalsubai Peak Trail等。
数据维度：
user_trek_ratings.csv: 用户对徒步路线的评分数据。
trail_text_features.csv: 徒步路线的文本描述特征。
Treks_data.csv: 徒步路线的基础信息。
user_features.csv: 用户的个人特征信息。
user_text_features.csv: 用户的文本描述特征。
Trails_data.csv: 徒步路线的详细信息。
数据格式： 数据集以CSV格式提供，包含多个CSV文件，便于数据读取、分析和处理。
来源信息： 数据来源于户外旅行相关平台或社区，经过整理和结构化，方便用户进行分析。
该数据集适合用于徒步路线推荐、用户行为分析、路线特征提取和情感分析等研究。
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：适用于户外运动、旅游规划、社交媒体分析等领域的学术研究，如路线推荐算法优化、用户兴趣偏好分析、景点评价与推荐等。
行业应用：可以为旅游平台、户外活动组织者提供数据支持，尤其是在路线规划、个性化推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持旅游行业的服务改进和市场策略制定，帮助企业更好地了解用户需求和市场趋势。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析技能，理解用户行为和路线特征。
此数据集特别适合用于探索徒步路线的特点与用户评价之间的关系，实现个性化推荐，优化用户体验，并提升旅游行业的服务质量。
