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酒店特色数据集：包含约70K酒店信息

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简介：
本数据集汇集了近70,000家酒店详尽资料，涵盖位置、设施、评价等多元信息，为旅游推荐与分析提供坚实的数据支持。 酒店特征数据集2021基于TripAdvisor的酒店推荐数据集包含70K家酒店。对于每家酒店，我们收集了以下功能：酒店名称、国家、街道、地区、星级、住客评分、便利设施、房间特色、房间类型和价格描述。 以下是样本特征值： - 名称: 斯坦布尔酒店 - 评论优：55，好：0，平均：0，差：0，劣：2 - 便利设施: 免费停车, 免费高速上网（WiFi），免费早餐, 自行车出租... - 房间隔音客房, 空调, 餐区, 客房清洁服务, 冰箱, 卫星电视... - 类型: 山景，海景，城市景观，新娘套房，非吸烟房... - 正式描述：我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... - 评分：5.0 - 街道地址: CayIroglu Sk, No:26B, KüçükAyasofya Mahal 数据集仅限于学术研究目的使用。

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  • 酒店特色数据集：包含约70K酒店信息
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    本数据集汇集了近70,000家酒店详尽资料，涵盖位置、设施、评价等多元信息，为旅游推荐与分析提供坚实的数据支持。 酒店特征数据集2021基于TripAdvisor的酒店推荐数据集包含70K家酒店。对于每家酒店，我们收集了以下功能：酒店名称、国家、街道、地区、星级、住客评分、便利设施、房间特色、房间类型和价格描述。 以下是样本特征值： - 名称: 斯坦布尔酒店 - 评论优：55，好：0，平均：0，差：0，劣：2 - 便利设施: 免费停车, 免费高速上网（WiFi），免费早餐, 自行车出租... - 房间隔音客房, 空调, 餐区, 客房清洁服务, 冰箱, 卫星电视... - 类型: 山景，海景，城市景观，新娘套房，非吸烟房... - 正式描述：我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... - 评分：5.0 - 街道地址: CayIroglu Sk, No:26B, KüçükAyasofya Mahal 数据集仅限于学术研究目的使用。
     
  • 酒店数据集.zip
    优质
    《酒店数据集》包含各类酒店相关的信息资料，如客房预订情况、客户评价、房价变动等，旨在为研究和分析提供详实的数据支持。 在当今数字化的时代，数据已经成为各行各业的重要资源，在旅游业中尤为重要。数据分析与处理对于提升服务质量、优化客户体验具有至关重要的作用。本段落将详细介绍“酒店信息数据集”，这是一个专为自然语言处理（NLP）设计的数据集，其中包含了丰富的酒店相关信息，为研究者和从业人员提供了宝贵的素材。 我们要理解的是hotels.csv文件的核心内容。这个CSV文件通常包含结构化的表格数据，每一行代表一个独立的酒店记录，而每一列则对应酒店的不同属性。例如： 1. **酒店ID**：用于唯一标识每个酒店。 2. **酒店名称**：帮助识别和搜索特定的酒店。 3. **地理位置**：包括经纬度坐标，便于定位具体位置。 4. **城市**：显示了酒店所在的城市名，有助于了解分布情况。 5. **评分**：用户对服务的整体评价，反映服务质量水平。 6. **评论数量**：反映了用户的反馈量和受欢迎程度。 7. **评论文本**：包含了大量的非结构化信息，是进行情感分析、主题建模的重要内容。 ignore.txt文件可能是数据集的一部分，但通常不包含关键信息或用于记录某些被排除在外的数据。在实际分析时，我们通常会忽略这个文件。 对于自然语言处理来说，hotels.csv中的评论文本尤为关键。这些评论可以用来： 1. **情感分析**：通过量化积极、消极和中性情绪来评估酒店的总体满意度。 2. **主题建模**：挖掘主要话题如房间质量和服务态度等，帮助了解自身优势与改进之处。 3. **关键词提取**：找出频繁出现的词汇以识别用户关注的问题热点。 4. **实体识别**：从评论中识别地点、人物和时间信息，增强数据分析深度。 5. **情感极性转移**：通过训练模型将负面评价转化为建设性的建议，提升客户满意度。 进行这些NLP任务时需要使用到各种工具和技术。例如Python的Pandas库处理CSV数据，NLTK或Spacy用于文本预处理工作；Gensim或TensorFlow可以用来执行主题建模和深度学习任务等。同时，还需要对原始数据进行清洗、预处理及特征工程步骤，包括去除停用词、词干提取以及将词汇转换为向量形式。 “酒店信息数据集”提供了一个实践NLP技术的理想平台，无论是学术研究还是商业应用都能从中挖掘出有价值的信息以提升运营效率和服务品质。通过深入分析该数据集，我们可以更好地理解客户需求并推动旅游业的智能化发展。
     
  • 全国酒店信息（含市、县）
    优质
    本数据库收录了全国各地市及县级行政区的详细酒店信息，为旅游和商务出行提供便利参考。 酒店名称：XX大酒店 地址：上海市黄浦区XXX路123号 图片展示：（此处省略图片描述） 以上是关于该酒店的基本介绍信息。
     
  • 包含两万条评论的酒店数据集
    优质
    本数据集收录了超过两万条关于酒店的评论，旨在通过分析顾客反馈来评估和改善酒店服务质量。 适合数据分析初学者进行简单的文本分类训练和文本情感分析。
     
  • 酒店信息-全国.xls
    优质
    《酒店信息-全国.xls》是一份包含全国各地酒店详细资料的Excel表格文件，提供包括但不限于酒店名称、地址、星级及服务设施等信息。 2019年5月30日至2019年5月31日的携程全国（包括港澳台）民宿酒店数据共有约22万条记录，是我个人在学习过程中采集到的数据，可供大家参考使用。文件大小约为70多兆。
     
  • TripAdvisor酒店评论数据集
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    这是一个包含大量用户在TripAdvisor网站上对全球各地酒店进行评价的数据集合，可用于分析旅客偏好及酒店服务质量。 从Tripadvisor提取了2万条酒店点评，并保存在名为tripadvisor_hotel_reviews.csv的文件中。
     
  • 酒店评论数据及标签词库。含标签的酒店数据。
    优质
    本数据集包含详尽的酒店评论及其对应的标签，旨在为研究者提供一个丰富的资源库，用于分析顾客反馈、优化服务质量以及探索自然语言处理技术在旅游行业的应用潜力。 使用酒店评论数据并结合停用词表可以有效清洗数据，提高分词的准确性，为后续的自然语言处理工作奠定基础。
     
  • SpringBoot酒店信息系统081922（含源码及数据库）
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    本项目为Spring Boot开发的酒店信息系统，包含完整源代码与数据库设计。旨在提供高效便捷的酒店业务管理解决方案，适用于教学与实际应用。 用户端网站首页包含以下内容：关于我们、酒店房间预订、酒店餐饮服务介绍、公司新闻动态以及联系我们板块和个人中心。 管理员端系统管理子系统的功能包括： 1. 用户管理：可进行新增、删除、修改及查询用户的详细信息。 2. 角色管理：配置适合不同工作需求的角色，如系统管理员、酒店预订人员等角色的设置。 3. 菜单管理：对菜单栏执行添加、移除或调整的操作，并能查看相关记录。 4. 部门管理：支持新增部门和更新相关信息，同时提供查询功能以方便查找特定信息。 5. 岗位管理：为员工分配岗位并进行相应的维护工作，包括创建新职位等操作。 6. 字典管理：对系统中的关键字执行增删改查的操作来保持数据的一致性和准确性。 7. 参数设置：调整和查看关键参数以优化系统的性能与功能表现。 8. 通知公告：发布酒店的重要信息供员工参考并采取相应措施。 9. 日志管理：记录管理员的登录时间和操作情况，以便于跟踪系统使用状况。 此外，酒店管理子系统的具体功能如下： 1. 房间类型管理 2. 房间管理 3. 预约管理 4. 餐厅图库管理 5. 餐厅服务管理 6. 新闻动态发布与更新 7. 参考资料和政策的维护（参酒店关于管理） 8. 提供前台用户支持和服务保障措施（酒店服务管理和前台用户管理）
     
  • 酒店预订预测：基于酒店预订数据集的分析
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    本研究利用历史酒店预订数据，通过数据分析和建模，旨在提高对未来预订趋势的预测准确性，为酒店业提供决策支持。 酒店预订预测是基于酒店预订数据集进行的分析和预测。