PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2002 | nr 605 | 153--167
Tytuł artykułu

Możliwości wykorzystania drzew klasyfikacyjnych w badaniach ruchu turystycznego

Warianty tytułu
Possibilities for the Use of Classification Trees in Tourism Research
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W opracowaniu przedstawiono próbę wykorzystania algorytmu drzew klasyfikacyjnych CART jako instrumentu do badania natężenia ruchu turystycznego. W pracy wykorzystano bazę danych Zamku Królewskiego na Wawelu, zawierającą dane o grupach zorganizowanych, jakie w 1997 r. odwiedzały komnaty.
EN
The aim of the research was to examine the tourist market with reference to foreigners visiting Wawel Castle in Kraków. Because of the large number of cases, and because the variables were not parametric, a decision was made to use classification trees, which are among the methods used in data mining. data mining is one of the stages in what is known as the knowledge discovery process in databases. The article therefore contains a brief introduction to this subject. The research used the CART(R) program, which is the best application for this algorithm. The complexity of the research topic and the limited amount of time that could be devoted to it meant that attention was mainly focussed on Italian-speaking tourists. The results obtained may prove useful in the rationalisation of human resources policy and the work of tourist guides. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
153--167
Opis fizyczny
Twórcy
Bibliografia
  • Breiman L., Arcing Classifiers, "The Annals of Statistics" 1998, nr 26(3).
  • Classification and Regression Trees, L. Breiman, J.H. Friedman, R.A. Olshen, C.J. Stone, Chapman and Hall, New York 1993.
  • Edelstein H., Data Mining - Let's Get Practical, DB 2 Magazine online, 1998, www.db2mag.com
  • Efron B., Tibshirani R., Cross-Validation and the Bootstrap: Estimating the Error Rate of a Prediction Rule, Technical Report 176, Dept. of Statistics, Stanford University, Stanford 1995.
  • Freund Y., Schapire R.E., A Short Introduction to Boosting, "Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence" 1999, nr 14(5).
  • Kohavi R., A Study of Cross-Validation and Bootstrap for Accuracy Estimation and Model Selection, International Joint Conference on Artificial Intelligence, Montreal 1995.
  • Kohavi R., Provost F., Glossary of Terms, "Machine Learning" 1998, nr 30 (2/3).
  • Mannila H., Data Mining: Machine Learning, Statistics, and Databases, Department of Computer Science, University of Helsinki, www.cs.helsinki.fi, plik pobrano w listopadzie 2000.
  • Nakhaeizadeh G., Taylor C.C., Machine Learning and Statistics - The Interface, J Wiley, New York 1997.
  • Zaliwski A., Korporacyjne bazy wiedzy, PWE, Warszawa 2000.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000000013656

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.