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dc.contributor.advisorLareano, Raul M. S.-
dc.contributor.authorVieira, Lisa Maria Luís-
dc.date.accessioned2017-05-05T14:02:25Z-
dc.date.available2017-05-05T14:02:25Z-
dc.date.issued2016-11-19-
dc.date.submitted2016-09-
dc.identifier.citationVIEIRA, Lisa Maria Luís - European tourist perspective on destination satisfaction: a business analytics approach [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2016. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/13232>.pt-PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/13232-
dc.description.abstractFor many years that tourism information has been collected and stored, allowing increased interest in the data mining (DM) areas. This leads to a need of research and discovery of new patterns to develop automated procedures to improve the tourism knowledge management. The relationship between the tourist characteristics and preferences and the tourist satisfaction was never studied in order to provide useful knowledge to the tourism industry. Therefore, there was the need to investigate the explanatory factors of the tourist satisfaction with the destination to allow the tourism companies to define the correct assumptions about a certain travel. This dissertation used the data from Flash Eurobarometer 414 “Preferences of Europeans towards tourism 2015” with data from the 28 countries of the European Union (EU). A predictive model was obtained for the tourist satisfaction, through the discovery of existing patterns in the process of the tourist travel, using DM techniques on the data referred above. The definition of an explanatory model allowed to obtain useful knowledge for tourism agencies, enabling the development of marketing strategies according to the tourist profile and ensuring development of promotional messages for products and experiences, ensuring that correct assumptions are made about their customers.por
dc.description.abstractDesde há muito tempo que é recolhida e armazenada informação sobre turismo, permitindo captar o interesse das áreas de data mining (DM). Consequentemente, surgiu a necessidade de pesquisa e descoberta de novos padrões para desenvolver procedimentos automatizados, de forma a melhorar a gestão deste tipo de informação. A relação entre as características do turista, as suas preferências e a satisfação nunca foram estudadas extensivamente de forma a criar conhecimento útil para a indústria do turismo. Desta forma, havia a necessidade de investigar e estudar os fatores explicativos da satisfação do turista com o destino, para que seja possível às empresas de turismo traçar o perfil de turista adequado e transmitir as campanhas de marketing de forma assertiva e eficiente. Nesta dissertação foram utilizados os dados do Flash Eurobarometer 414 “Preferences of Europeans towards tourism 2015”, que contém dados dos 28 países da União Europeia. Através da descoberta de padrões existentes no processo de viagem do turista, utilizando técnicas de DM sobre os dados acima referidos, foi possível obter um modelo preditivo para a satisfação do turista. A definição de um modelo explicativo permitiu obter conhecimento útil para as empresas de turismo, facilitando o desenvolvimento de estratégias de marketing de acordo com o perfil do turista e de mensagens promocionais para produtos e experiências, garantindo que são definidos pressupostos adequados para os seus clientes.por
dc.language.isoengpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectData miningpor
dc.subjectBusiness intelligencepor
dc.subjectTourismpor
dc.subjectTouristpor
dc.subjectSatisfactionpor
dc.subjectCRISP-DMpor
dc.subjectInteligência empresarialpor
dc.subjectTurismopor
dc.subjectEstratégias de marketingpor
dc.subjectAvaliaçãopor
dc.subjectSatisfação do clientepor
dc.titleEuropean tourist perspective on destination satisfaction: a business analytics approachpor
dc.typemasterThesispor
dc.peerreviewedyespor
dc.identifier.tid201608200por
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestãopor
thesis.degree.nameMestrado em Informática e Gestãopor
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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