Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 37
 İndirme 5
Turizm Sektöründe Veri Madenciliği
2020
Dergi:  
Türk Turizm Araştırmaları Dergisi
Yazar:  
Özet:

Teknolojik gelişmelere bağlı olarak veri üretimi katlanarak artmaktadır. İnternet kullanımı, insanların etkileşimlerine bağlı olarak sosyal medya ve internete bağlı cihazlar, veri üretimini artıran etkenlerdir. Yığınla verinin oluştuğu dijital dünyada bu veri yığınları depolanmakta veya anlık olarak akmaktadır. Bu veri yığınlarından potansiyel bilgiyi çıkarmak amacıyla yapılan işlemler silsilesi, veri madenciliği olarak adlandırılmaktadır. Veri madenciliği, günümüzde her alanda etkin bir biçimde kullanılmaktadır. Veri Madenciliğinin kullanıldığı alanlardan biri de turizmdir. Turizmde müşterilere ilişkin kişisel veri, tüketim alışkanlıkları, aylara göre turist hareketliliği, konaklama süresi ve müdavimliğe ilişkin birçok veri bulunmaktadır. Veri yığınları, “Veri Madenciliği” süreci ile işlenerek müşteri profili belirleme, pazarlama stratejileri geliştirme, e-ticaret seçenekleri belirleme, süreç yönetimi, lojistik yönetimi, müşteri memnuniyetini artırma, seyahat güzergahları belirleme, hizmet kalitesini artırma gibi bir dizi temel işlev için kullanılabilmektedir. Bu araştırmada 2015-2019 yılları arasında turizm sektöründe yapılan veri madenciliği çalışmaları incelenmiştir. Bu çalışmaların yıllara, ülkelere, kullanılan modele, yayımlandıkları dergilere, veri kaynaklarına ve çalışma konularına göre incelenmiştir. Araştırmanın sonuçlarına göre en çok makale, 2019 yılında yayımlanmıştır. Son iki yılda bu çalışmaların arttığı söylenebilir. En çok araştırma yapılan ülke Çin olduğu görülmektedir. Uygulama çalışmalarında tahmin edici ve tanımlayıcı modellerin oranı birbirine yakındır. En çok çalışılan konular, turist memnuniyeti ve müdavimlik, turist seyahat davranışlarını, kararlarını belirlemek ve turistler için gezinti, tur rotası belirleme ve önerilerdir.

Anahtar Kelimeler:

Data Mining In The Tourism Sector
2020
Yazar:  
Özet:

Due to technological developments, data production is increasing. Internet use, depending on people’s interactions, social media and internet-connected devices are the factors that increase data production. In the digital world in which data is formed by accumulation, these accumulations of data are stored or flowed instantly. The processes that are done to extract potential information from these data masses are called data mining. Data mining is effectively used in all areas today. One of the areas in which data mining is used is tourism. In tourism there are many personal data about customers, consumption habits, tourist mobility according to months, time of stay and service. Data masses are processed through the "Data Mining" process and can be used for a number of basic functions such as customer profile determination, marketing strategies development, e-commerce options determination, process management, logistics management, customer satisfaction improvement, travel routes determination, service quality improvement. This study has studied the data mining work done in the tourism sector between 2015-2019. These studies have been studied according to the years, countries, the model used, the magazines they publish, the data sources and the study topics. According to the results of the study, the most article was published in 2019. In the last two years, these studies have increased. The most researched country is China. The proportion of predictive and identifying models in application studies is close to each other. The most studied topics are tourist satisfaction and satisfaction, determining tourist travel behaviors, their decisions and traveling for tourists, determining tour route and recommendations.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Türk Turizm Araştırmaları Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 627
Atıf : 2.240
2023 Impact/Etki : 0.435
Türk Turizm Araştırmaları Dergisi