Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Tourism demand analysis using data mining techniques /
المؤلف
Khalil, Taheya Hassab El-Naby Ahmed.
هيئة الاعداد
باحث / تحية حسب النبي أحمد خليل
مشرف / أحمد أبوالفتوح صالح
مشرف / ميرفث أبوالخير
مناقش / محمد حسن حجاج
مناقش / أحمد أبو الفتوح صالح
الموضوع
Computer Simulation. Data Mining. Life sciences - Data processing.
تاريخ النشر
2017.
عدد الصفحات
83 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
Information Systems
تاريخ الإجازة
1/4/2017
مكان الإجازة
جامعة المنصورة - كلية الحاسبات والمعلومات - Department of Information Systems
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 83

from 83

Abstract

تعتبر السياحة قطاعا مهما في الاقتصاد المصري، لأنها مصدر رئيسي للدخل القومي وتوفر العديد من فرص العمل. وتتميز أهمية السياحة بالطلب السياحي والذي يساعد الشركات على فهم احتياجات السياح وتحسين استراتيجياتهم التسويقية. وتنقسم الاعمال المقترحة الحالية للتنبؤ بالطلب السياحي إلى مقترحات تتنبأ بالطلب بناء على التنبؤ بأعداد السياح خلال الفترة المقبلة ومقترحات تعتمد على تحليل سلوك السياح. العمل المقترح صمم لتحليل الطلب السياحي معتمدا على تحليل سلوك السياح لأنه أكثر دقة في تقديم التفضيلات الفردية للسياح ولأنه لا تتأثر مباشرة بالأحداث السياسية الاجتماعية.العديد من الابحاث استهدفت تحليل الطلب السياحي على العديد من الدول، ولكن عدد قليل جدا من الابحاث الذى قام بتحليل الطلب السياحي في مصر. العمل المقترح يستخدم في تحليل وتوصيف سلوك السياح واستخدام هذا التحليل في التنبؤ بكيفية اختيارات السياح الجدد لرحلاتهم. هذا التحليل سيساعد الشركات على فهم احتياجات السياح وتوفير الخدمات المناسبة لهذه الاحتياجات. وتستخدم ايضا في عمل خطة تسويقية وتطوير البرامج السياحية بحيث تكون مناسبة للسائحين.يركز العمل المقترح على تجميع بيانات عن السياح وتقييمهم للاماكن المختلفة في مصر. ويتكون العمل المقترح من اربعة خطوات. الخطوة الاولي : تقوم على تقسيم بيانات السياح الى مجموعات باستخدام ال cobweb algorithm وتحليل الخصائص الخاصة بكل مجموعة. وفي الخطوة الثانية : تم استخدام نتائج ال clustering كمدخل الى decision tree classifier لتصنيف بيانات السياح والحصول على مجموعة قواعد يمكن استخدامها للتنبؤ باختيارات السياح في المستقبل. في الخطوة الثالثة: تم قياس مدى دقة النتائج باستخدام cross validation and decision tree. في الخطوة الرابعة: قدم العمل المقترح مجموعة من الاقتراحات التي تساعد الشركات السياحية في تحسين خطتهم التسويق.