• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod: NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Ekonomi och Ledarskap
    2. Industrier och branscher
    3. Servicesektorn

    Big Data Analytics for the Prediction of Tourist Preferences Worldwide

    AvN. Padmaja,Rajalakshmi Subramaniam

    Inbunden, Engelska, 2024

    Del i serien Emerald Points

    632 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 5-8 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Big Data analytics and machine learning are being adopted in a range of industries – but how can these technologies be utilised and what can they offer to the tourism industry? In the process of their journeys and in their decision-making processes, people who travel contribute to the generation of a huge flow of data; all this information is a potential base for creating smart destinations and improving tourism organizations’ potential to customize their products and service offerings.The real execution of such inventive forms of data-driven value generation in tourism continues to be more restricted to the theory or used in a few exceptional cases. Big data and machine learning techniques in tourism persists as an unclear concept and a subject of investigation that necessitates closer analysis from an extensive range of field and research methods. Big Data Analytics for the Prediction of Tourist Preferences Worldwide tackles this challenge, exploring the benefits, importance and demonstrates how Big Data can be applied in predicting tourist preferences and delivering tourism services in a customer friendly manner.The authors provide theoretical and experiential contributions designed to see a wider adoption of these technologies in the tourism industry.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2024-02-22
    • Mått:152 x 229 x 13 mm
    • Vikt:298 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Serie:Emerald Points
    • Antal sidor:144
    • Förlag:Emerald Publishing Limited
    • ISBN:9781835493397

    Utforska kategorier

    • Servicesektorn inom Ekonomi och Ledarskap
    • E-handel inom Ekonomi och Ledarskap
    • Affärsutveckling inom Ekonomi och Ledarskap

    Mer om författaren

    Dr. N. Padmaja is Assistant Professor at the Department of Computer Science and Engineering, SRI Padmavati Mahila Visvavidyalayam, India.Dr. Rajalakshmi Subramaniam is the Founder and CEO at Talaash Research Consultants, Chennai, India.Dr. Sanjay Mohapatra is Director of Research at Batoi Systems Pvt Ltd, India.

    Innehållsförteckning

    • Chapter 1. Introduction Chapter 2. Literature Review Chapter 3. Design of the Proposed System Chapter 4. Predicting Preferences of International and Domestic Tourists Using Association Rule Mining Algorithm Chapter 5. Predicting Hotel Preferences of International and Domestic Tourists Using Pointwise Mutual Information Chapter 6. Big Data Analytics in Predicting Tourist Preferences Based on Hotel Ratings Using Multiclass Multilabel Classification Algorithm Chapter 7. Performance Evaluation Chapter 8. Discussion and Conclusion