Modelo de auxílio à tomada de decisão em turismo : geomarketing e hotelaria utilizando aprendizado de máquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amorim, Fernanda Santos
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/18931
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2017.
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spelling Amorim, Fernanda SantosAlbuquerque, Pedro Henrique MeloAMORIM, Fernanda Santos. Modelo de auxílio à tomada de decisão em turismo: geomarketing e hotelaria utilizando aprendizado de máquina. 2017. 88 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://bdm.unb.br/handle/10483/18931Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2017.Este estudo procura relacionar as teorias de Geomarketing, Turismo e Aprendizado de Máquina para criar um modelo quantitativo que possa auxiliar na tomada de decisão gerencial para alocação de um hotel. De acordo com Latour e Floc’h (2001), Geomarketing consiste na junção dos estudos do marketing, da economia e da geografia para avaliar o comportamento do consumidor no espaço e elencar informações estratégicas para os gestores na tomada de decisão. O foco deste estudo está na aplicação do Geomarketing dentro de um dos elos da cadeia da indústria do Turismo, o mercado hoteleiro. O Aprendizado de Máquina é uma das linhas da Inteligência Artificial que tem por objetivo a criação de algoritmos que conseguem aprender de forma automatizada baseados características já aprendidas, ou seja, são algoritmos que conseguem generalizar uma situação quando apresentados aos dados que a descrevem. Nesta pesquisa, serão utilizados os estudos de Aprendizado de Máquina derivados de Drucker et al. (1997) e Smola e Schölkopf (2004) que geraram o Support Vector Regression (SVR), um método consequente do Support Vector Machine (SVM) de Cortes e Vapnik (1995). O modelo de previsão foi elaborado relacionando o preço das diárias, a localização dos hotéis e as amenidades oferecidas de hotéis de 11 capitais brasileiras com potencial turístico, são elas: Brasília, Belo Horizonte, Curitiba, Florianópolis, Fortaleza, Maceió, Manaus, Natal, Porto Alegre, Recife e Salvador.Submitted by Caroline Botelho Teixeira (carolineteixeira@bce.unb.br) on 2018-01-09T11:01:32Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_FernandaSantosAmorim.pdf: 28508520 bytes, checksum: 9750f18b483aae138c6ed7cf3fd3ff27 (MD5)Approved for entry into archive by Ruthlea Nascimento (ruthlea.nascimento@gmail.com) on 2018-01-10T17:43:45Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_FernandaSantosAmorim.pdf: 28508520 bytes, checksum: 9750f18b483aae138c6ed7cf3fd3ff27 (MD5)Made available in DSpace on 2018-01-10T17:43:45Z (GMT). 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