메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
관광경영학회 관광경영연구 관광경영연구 제20권 제6호
발행연도
2016.1
수록면
623 - 642 (20page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (4)

2017

방한 외래 쇼핑 관광객의 관광지 네트워크 분석: 2014년 서울⋅경인지역 관광목적지를 중심으로
이유안 ,  김인신 관광경영연구 2017.01 학술저널
쇼핑 주목적 방한 외래 관광객 이동 네트워크 분석 : 2015년 서울, 경기도, 인천 지역 관광지를 중심으로
이유안 ,  김인신 관광연구 2017.01 학술저널

2016

데이터 마이닝에 기반한 관광지 연관성 분석 : 외래관광객의 방한 동기별 공간 특성 비교
이유안 2016.01 학위논문
외래 관광객의 관광 주목적별 관광지 선택 연관성 규칙 분석: 2013년 외래 관광객의 휴가․레저 및 비즈니스 집단별 비교 연구
이유안 ,  김인신 관광경영연구 2016.01 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
Applying data mining method to tourist spatial behaviors, the present study were to identify association rules of leisure and business tourist groups using dataset of 2013 international visitor survey. Associative rule mining is the most frequently used method in data mining, and this method is useful to explore an associative relationship between two items out of massive volume of data. In retail setting, this method is often used to demonstrate new findings of consumer behavior patterns. By utilizing SAS E-Miner, this study distinguish associative rules between leisure and business tourist groups with support, confidence, and lift of rules. According to the survey collected by the Ministry of Culture, and Tourism in Korea, leisure and business tourist groups were highly occupied among international tourists from the main purpose of foreign tourists. This study revealed that two tourist groups had a different tendency in visiting tourist attractions in Korea. The academic and practical implications of this study were discussed in this present study.
#Data Mining. Associative Rule Mining. Travel Purpose. Business travellers. Destination Choice Behavior.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
김기범 / 2013 / 공간 데이터마이닝 분석을 통한 데이터의 효과적인 활용 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 13(3):157~163 dbpia 김남조 / 2004 / 관광거점의 개발방향과 과제 / 관광연구논총 16(1):37~56 dbpia 김민정 / 2001 / 데이터마이닝 기법을 이용한 여행사 고객관계관리 google schola 김민형 / 2011 / 방한 중국인 관광객의 다목적지 여행 영향요인에 관한 연구- 수도권과 기타 지역의 방문을 기준으로 - / 관광학연구 35(9):283~296 dbpia 김영훈 / 2006 / 데이터 마이닝을 이용한 패스트푸드 레스토랑 이용고객 특성에 관한 연구 / 관광레저연구 18(2):191~209 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0