酒店预订用户行为聚类数据集HotelBookingUserBehaviorClustering-mariolu
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店预订, 用户行为分析, 聚类分析, 推荐系统, 数据挖掘, 客户细分, 机器学习, 旅游行业
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，记录了用户预订酒店时所关联的酒店集群信息，用于用户行为分析和酒店推荐。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为全球酒店预订平台的用户行为数据。
数据维度：包括“id”（用户唯一标识符）和“hotel_cluster”（用户预订行为对应的酒店集群编号）两个字段，适用于聚类分析和推荐系统构建。
数据格式：CSV格式，文件名为sub_modify_dn.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的酒店预订用户行为数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户细分和酒店推荐等领域的研究。
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：适用于用户行为分析、酒店推荐算法优化等方面的学术研究。
行业应用：为酒店行业和在线旅游平台提供数据支持，尤其是在用户画像构建、个性化推荐、市场营销等方面。
决策支持：支持酒店及相关企业进行用户行为分析、市场策略制定和客户关系管理。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为与酒店推荐之间的关系。
此数据集特别适合用于探索用户预订行为与酒店集群之间的关联，帮助用户实现个性化推荐、提升用户体验和优化酒店运营策略。
