在线旅游平台中酒店预订行为的数据研究与分析可以从以下几个方面进行
通过收集用户的性别、年龄、职业、地域等基本信息，分析不同用户的偏好和需求，以便为用户提供更加个性化的服务。
通过收集酒店的位置、星级、房型、设施等信息，分析用户对酒店的偏好和需求，以便为用户提供更加精准的推荐。
通过分析用户的搜索关键词、浏览行为、下单行为等，了解用户的需求和行为特征，从而优化平台的推荐算法和用户体验。
通过分析用户对酒店的评价和评分，了解酒店的优劣和用户需求的变化，以便为用户提供更加优质的服务和选择。
通过分析不同营销策略对用户的影响和转化率，了解营销效果和用户偏好，以便为平台提供更加精准的营销策略。
通过对以上几个方面进行数据分析和挖掘，可以有效提升在线旅游平台的服务质量和用户体验，促进平台的健康发展。
除了以上提到的方面，以下是更具体的数据分析和挖掘建议
通过对用户的基本信息和行为数据进行聚类分析，得到不同类型的用户画像，例如商务出差用户、家庭旅游用户、自由行用户等。对于每个用户类型，可以深入挖掘其需求和偏好，为其提供更加贴心的服务。
通过对用户从浏览到下单的转化率进行分析，了解用户的购买行为和决策过程，优化平台的用户体验和购买流程。
通过分析用户的复购率和留存率，了解用户的忠诚度和平台的粘性，从而提高用户留存和转化率。
通过分析不同酒店的价格、促销和竞争情况，了解市场需求和价格敏感度，优化平台的价格策略和促销活动。
通过分析不同地域用户的需求和偏好，了解不同地域的市场特点和需求变化，为平台提供更加精准的地域营销策略。
以上建议仅是一些基本的思路，具体的数据分析和挖掘方法需要根据平台的实际情况和数据特点进行调整和优化。同时，对于在线旅游平台而言，数据安全和用户隐私保护也是非常重要的问题，需要在数据分析和挖掘过程中严格遵守相关法律法规和道德规范。
除了数据分析和挖掘，在线旅游平台还可以结合其他技术手段来提升服务质量和用户体验，例如
通过自然语言处理、图像识别等人工智能技术，实现更加智能化的客户服务和预订体验。
通过大数据分析和挖掘，实现更加精准的推荐算法和营销策略。
通过区块链技术，实现酒店预订信息的安全存储和传输，提高用户的信任度和平台的可靠性。
通过虚拟现实技术，实现更加直观和逼真的酒店展示和预订体验。
综上所述，对于在线旅游平台来说，数据分析和挖掘是提升服务质量和用户体验的重要手段之一，但同时也需要结合其他技术手段来实现更加智能化、安全性和便捷性的预订体验。