Publicação
Data mining no turismo em Portugal : análise preditiva no suporte à tomada de decisão
| Resumo: | Registou-se na última década um aumento significativo na procura de Portugal como destino turístico. A crescente angariação de dados dos consumidores por parte dos agentes turísticos representa uma oportunidade para extrair conhecimento e valor. A intenção por parte das políticas públicas do turismo está contemplada no plano estratégico para o setor até 2027 e as suas medidas visam promover a integração de políticas setoriais que influenciam a atividade do turismo e que assegurem estabilidade. Sendo o setor do Turismo um dos que mais contribui para o desenvolvimento económico em Portugal e sendo a utilização de ferramentas analíticas e preditivas um fator decisivo na capacidade de potenciar esse desenvolvimento, pretende-se que este estudo forneça especificidade na relação entre gestão de informação e a sua mais-valia no contexto do turismo em Portugal. Recorrendo às aplicações Google Scholar, Web of Science e NOVA Discovery, foram inseridas combinações de keywords com os termos (mineração de dados, turismo, análise preditiva) e foi possível verificar que a literatura específica disponível que aborde a relação entre métodos de análise preditiva, mineração de dados e conhecimento do consumidor para a área do turismo é ainda pouco significativa em Portugal. Desta forma é percetível a necessidade em promover a criação de literatura específica sobre a relação entre análise preditiva, estudo do comportamento e a sua aplicação ao setor do turismo em Portugal como fator decisivo na criação de inovação e competitividade, através do suporte que presta à tomada de decisão. Neste sentido, a presente dissertação pretende apresentar uma prova de conceito que contribua para um maior conhecimento sobre a aplicação de técnicas de Data Mining e modelação preditiva para dados do turismo. |
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| Autores principais: | Galinha, Pedro Filipe Soares Linheiro |
| Assunto: | Data Mining Análise Preditiva Turismo de Portugal Estratégia para o Turismo Big Data Predictive Analysis Tourism in Portugal Strategies for Tourism |
| Ano: | 2018 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade Nova de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Institucional da UNL |
| Resumo: | Registou-se na última década um aumento significativo na procura de Portugal como destino turístico. A crescente angariação de dados dos consumidores por parte dos agentes turísticos representa uma oportunidade para extrair conhecimento e valor. A intenção por parte das políticas públicas do turismo está contemplada no plano estratégico para o setor até 2027 e as suas medidas visam promover a integração de políticas setoriais que influenciam a atividade do turismo e que assegurem estabilidade. Sendo o setor do Turismo um dos que mais contribui para o desenvolvimento económico em Portugal e sendo a utilização de ferramentas analíticas e preditivas um fator decisivo na capacidade de potenciar esse desenvolvimento, pretende-se que este estudo forneça especificidade na relação entre gestão de informação e a sua mais-valia no contexto do turismo em Portugal. Recorrendo às aplicações Google Scholar, Web of Science e NOVA Discovery, foram inseridas combinações de keywords com os termos (mineração de dados, turismo, análise preditiva) e foi possível verificar que a literatura específica disponível que aborde a relação entre métodos de análise preditiva, mineração de dados e conhecimento do consumidor para a área do turismo é ainda pouco significativa em Portugal. Desta forma é percetível a necessidade em promover a criação de literatura específica sobre a relação entre análise preditiva, estudo do comportamento e a sua aplicação ao setor do turismo em Portugal como fator decisivo na criação de inovação e competitividade, através do suporte que presta à tomada de decisão. Neste sentido, a presente dissertação pretende apresentar uma prova de conceito que contribua para um maior conhecimento sobre a aplicação de técnicas de Data Mining e modelação preditiva para dados do turismo. |
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