Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.lib.uom.gr/handle/2159/21685
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorΤαμπούρης, Ευθύμιοςel
dc.contributor.advisorΤαραμπάνης, Κωνσταντίνοςel
dc.contributor.advisorΠρωτόγερος, Νικόλαοςel
dc.contributor.advisorΚίτσιος, Φώτιοςel
dc.contributor.authorΣταμάτης, Ανέστηςel
dc.date.accessioned2018-03-23T12:37:48Z-
dc.date.available2018-03-23T12:37:48Z-
dc.date.issued2017el
dc.identifier.urihttp://dspace.lib.uom.gr/handle/2159/21685-
dc.descriptionΔιπλωματική εργασία--Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Θεσσαλονίκη, 2017.el
dc.description.abstractΟ τουρισμός είναι ο πιο σημαντικός οικονομικός κλάδος της ελληνικής οικονομίας. Είναι σε ανάπτυξη σταθερά από το 1950 και η συνολική συνεισφορά του στην οικονομία ανέρχεται μεταξύ 37 και 45 δις, δηλαδή περισσότερο από το 20% του ΑΕΠ της χώρας. Παρά την καίρια θέση του, η βιβλιογραφία δεν περιέχει μεγάλο αριθμό εργασιών που να περιέχουν αναλύσεις βασισμένες σε δεδομένα. Δεν υπάρχουν δηλαδή εργασίες που να αξιοποιούν τα δεδομένα με γνώμονα την περαιτέρω ποιοτική ανάπτυξη του κλάδου μέσα από ένα σύστημα αποφάσεων βασισμένο σε αυτά. Ο βασικός στόχος της εργασίας είναι η τμηματοποίηση των ελληνικών προορισμών, με βάση σχετικά τουριστικά δεδομένα. Η μεθοδολογία που χρησιμοποιήθηκε είναι η ανάλυση κατά συστάδες (clustering analysis). Ο αλγόριθμος που χρησιμοποιούμε είναι ο κ-μέσων (k-means) με σκοπό να κατατάξουμε σε ομάδες τους τουριστικούς προορισμούς της χώρας. Για την τροφοδότηση του μοντέλου μας χρησιμοποιήσαμε δεδομένα που βρήκαμε από έγκυρες πηγές στο διαδίκτυο, όπως η ΕΛΣΤΑΤ, η τράπεζα της Ελλάδος και ο ΣΕΤΕ. Αποτέλεσμα της εργασίας μας είναι ένα μοντέλο που παράγει ομάδες τουριστικών προορισμών λαμβάνοντας ως είσοδο τον συνολικό αριθμό αφίξεων και το ποσοστό πληρότητας του εκάστοτε προορισμού. Επίσης δημιουργήσαμε ένα επαυξημένο μοντέλο που λαμβάνει ως είσοδο τις παραπάνω μεταβλητές και επίσης τη μέση τιμή δωματίου για τον εκάστοτε προορισμό. Το επαυξημένο κατά μία μεταβλητή μοντέλο έχει ως στόχο να εισάγει στο αποτέλεσμα της ανάλυσης και μια μεταβλητή που να λειτουργεί ως δείκτης της αξίας του κάθε προορισμού. Για την εκτίμηση της τιμής της μέσης τιμής διανυκτέρευσης συλλέξαμε δεδομένα για τις τιμές των δωματίων σε όλη την Ελλάδα από την ιστοσελίδα booking.com, χρησιμοποιώντας έναν HTML scraper, που δημιουργήσαμε για το σκοπό αυτό. Η ομαδοποίηση των τουριστικών προορισμών της χώρας μπορεί να αποτελέσει ένα εργαλείο για την περαιτέρω στρατηγική ανάπτυξη τους καθώς βασίζεται σε αντικειμενικά δεδομένα. Η κατάταξη αυτή ξεχωρίζει τους προορισμούς και δείχνει την σχετική τους θέση. Με τον τρόπο αυτό μπορούμε να δούμε ομοιότητες και διαφορές και να οδηγηθούμε σε στρατηγικές αποφάσεις βασισμένοι σε δεδομένα.el
dc.format.extent74el
dc.language.isoelen
dc.publisherΠανεπιστήμιο Μακεδονίαςel
dc.rightsCC0 1.0 Παγκόσμια*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectΑνάλυση του τουρισμούel
dc.subjectΣτρατηγικός σχεδιασμόςel
dc.subjectΑνάλυση κατά συστάδεςel
dc.subjectClustering analysisen
dc.subjectΜεγάλα δεδομέναel
dc.subjectBig dataen
dc.subjectΟδηγούμενη από τα δεδομέναel
dc.subjectData drivenen
dc.subjectΔεδομένα τουρισμούel
dc.subjectTourism dataen
dc.titleΟδηγούμενη από τα δεδομένα : ανάλυση του τουρισμούel
dc.typeElectronic Thesis or Dissertationen
dc.typeTextel
dc.contributor.departmentΔιατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών στα Πληροφοριακά Συστήματαel
Appears in Collections:ΔΠΜΣ Πληροφοριακά Συστήματα (M)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
StamatisAnestisMsc2017.pdf1.54 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons