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L'analisi dei dati massivi, nota anche come "Big Data", si basa sull'archiviazione e sulla successiva quantificazione ed elaborazione di grandi quantità di informazioni con l'obiettivo di ottenere tendenze e regolarità. In campo economico, l'analisi dei dati consente, tra l'altro, di analizzare i fattori di un'attività economica che hanno il maggiore impatto sui suoi risultati. In questo modo, è possibile ottenere previsioni con un maggior grado di confidenza sull'effetto delle diverse possibili decisioni aziendali, consentendo di ottimizzare il percorso da seguire alla ricerca del successo…mehr

Produktbeschreibung
L'analisi dei dati massivi, nota anche come "Big Data", si basa sull'archiviazione e sulla successiva quantificazione ed elaborazione di grandi quantità di informazioni con l'obiettivo di ottenere tendenze e regolarità. In campo economico, l'analisi dei dati consente, tra l'altro, di analizzare i fattori di un'attività economica che hanno il maggiore impatto sui suoi risultati. In questo modo, è possibile ottenere previsioni con un maggior grado di confidenza sull'effetto delle diverse possibili decisioni aziendali, consentendo di ottimizzare il percorso da seguire alla ricerca del successo commerciale. Questo spesso conferisce alle aziende che lo applicano un vantaggio competitivo rispetto a quelle che non lo fanno. L'obiettivo di questo lavoro è creare modelli predittivi della spesa turistica in Spagna. A tal fine, abbiamo utilizzato i dati dell'indagine EGATUR, un database che fornisce informazioni dettagliate sui turisti che viaggiano in Spagna. I dati utilizzati sono distribuiti su un periodo di due anni. Sono stati utilizzati gli algoritmi di regressione lineare (LR), K Nearest Neighbours (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e Deep Learning (DL).
Autorenporträt
Laura Piña Miranda si è laureata in Contabilità e Finanza presso l'Università dell'Avana nel 2012. Nel 2018 ha conseguito un master in Big Data Analysis in Economics and Business presso l'Universitat de les Illes Balears. Ha esperienza di lavoro come specialista in contabilità e analisi dei dati.