Vorhersage von Tourismusausgaben anhand von Datenanalysen

Die Analyse von Massendaten, auch als "Big Data" bezeichnet, basiert auf der Speicherung und anschließenden Quantifizierung und Verarbeitung großer Informationsmengen, um Trends und Regelmäßigkeiten zu ermitteln. Im Bereich der Wirtschaft ermöglicht die Datenanalyse unter anderem die Analyse der Faktoren einer Wirtschaftstätigkeit, die den größten Einfluss auf ihre Ergebnisse haben. Auf diese Weise ist es möglich, mit größerer Sicherheit Vorhersagen über die Auswirkungen der verschiedenen möglichen Geschäftsentscheidungen zu treffen und so den Weg zu optimieren, der auf der Suche nach wirtschaftlichem Erfolg eingeschlagen werden soll. Dies bringt den Unternehmen, die es anwenden, oft einen Wettbewerbsvorteil gegenüber denjenigen, die es nicht tun. Ziel dieser Arbeit ist es, Vorhersagemodelle für die Ausgaben von Touristen in Spanien zu erstellen. Zu diesem Zweck wurden Daten aus der EGATUR-Erhebung verwendet, einer Datenbank, die detaillierte Informationen über Touristen, die nach Spanien reisen, enthält. Die verwendeten Daten beziehen sich auf einen Zeitraum von zwei Jahren. Dazu wurden die Algorithmen Lineare Regression (LR), K-Nächste Nachbarn (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) und Deep Learning (DL) verwendet.

Autorentext

Laura Piña Miranda si è laureata in Contabilità e Finanza presso l'Università dell'Avana nel 2012. Nel 2018 ha conseguito un master in Big Data Analysis in Economics and Business presso l'Universitat de les Illes Balears. Ha esperienza di lavoro come specialista in contabilità e analisi dei dati.