تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات على النفقات السياحية في ماليزيا
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
تلعب السياحة دورًا مهمًا في التنمية الاقتصادية لماليزيا حيث يمكنها تعزيز فرص العمل في الاقتصاد المحيط بها. من خلال تطبيق استخراج البيانات على بيانات السياحة للتنبؤ بمجال الفرص التجارية وهذا يعد اختيارًا جيدًا. استخراج البيانات هو العملية التي تأخذ البيانات كمدخلات وتنتج معرفة المخرجات. بسبب ازدياد عدد السكان الذين يسافرون في بلد آسيا في هذه السنوات القليلة. يبدأ العديد من رواد الأعمال أعمالهم الخاصة ولكن هناك بعض المشاكل مثل الاستثمار الخاطئ في مجالات الأعمال الخدمات السيئة التي أثرت على دخل أعمالهم. الهدف من هذه البحث هو استخدام تقنية استخراج البيانات لتلبية احتياجات العمل واحتياجات العملاء للمؤسسات السياحية والعثور على تكنولوجيا استخراج البيانات الأكثر فعالية. بالإضافة إلى ذلك ، تم تجربة تنفيذ هذا البحث لأربع تقنيات تصنيف استخراج البيانات لاستخراج رؤى مهمة من مجموعة البيانات السياحية. كانت الأهداف هي معرفة أفضل الخوارزمية أداءً من بين النتائج المقارنة لتحسين فرص العمل في المجالات المتعلقة بالسياحة. كانت نتائج المصنفات الأربعة الصحيحة هي JRIP (84.09٪) ، Random Tree (83.66٪) ، J48 (85.50٪) ، وشجرة REP (82.47٪). سيتم تحليل جميع النتائج ومناقشتها في البحث.
Received 11/12/2020
Accepted 15/3/2021
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Yonya International Company. Malaysia is ninth most visited in the world in UNWTO list[Internet]. 2014 September 7 [cited 2020 Jun 30]. Available from http://travel-to-malaysia.com/malaysia-is-ninth-most-visited-in-the-world-in-unwto-list/.
WORDISK. Tourism in Malayisa [Internet]. 2020. [cited 2020 Jun 30] . Available from https://worddisk.com/wiki/Tourism_in_Malaysia/#cite_note-2.
Jovanović V. THE SELECTION OF OPTIMAL DATA MINING METHOD FOR SMALL-SIZED HOTELS. In Synthesis 2015-International Scientific Conference of IT and Business-Related Research. Singidunum University; 2015. p. 519-524.
Hirschmann R. Travel and tourism in Malaysia – Statistics & Facts [Internet]. 2020 January 7 [cited 2020 Jun 30] . Available from https://www.statista.com/topics /5741/travel-and-tourism-in-Malaysia/.
Algur SP, Bhat P, Hiremath PS. Application of data mining in the classification of historical monument places. INT J INTELL SYST APP. 2016 Aug 1;8(8):58.
Irawan E, Gunawan I, Tambunan HS, Qurniawan H. Application of Classification Algorithm C4. 5 in Recommendations for Natural Tourism Development in District Simalungun. J PHYS CONF SER. IOP Publishing. 2019. Aug;1255(1): p. 012078.
Srivihok A, Yotsawat W. Market segmentation of inbound business tourists to Thailand by binding of unsupervised and supervised learning techniques. J SOFTW. 2014 May 1;9(5).
Urgessa T, Maeng W, Lee JS. Application of Data Mining Techniques for Tourism Knowledge Discovery. INT J COMPUT INF SCI ENG. 2017 Feb 3;11(1):119-124.
Wong JY, Chen HJ, Chung PH, Kao NC. Identifying valuable travelers and their next foreign destination by the application of data mining techniques. ASIA PAC J TOUR RES. 2006 Dec 1;11(4):355-373.
Weiss GM, Davison BD. Data mining. In TO APPEAR IN THE HANDBOOK OF TECHNOLOGY MANAGEMENT, H. BIDGOLI (ED.); 2010.
Alexandropoulos SA, Kotsiantis SB, Vrahatis MN. Data preprocessing in predictive data mining. KNOWL ENG REV. 2019;34.
Fayyad U, Piatetsky-Shapiro G, Smyth P. From data mining to discovery knowledge in databases. AI MAG. 1996;