FUC - Business Analytics em Turismo 2.º Semestre 2018/2019 - ISCTE-IUL - ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa
Business Analytics em Turismo
1 6.0 0.0 h/sem 30.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 30.0 h/sem 120.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Objectivos Aprender a lidar com a imensidão de dados disponíveis num mundo de Big Data para turismo e hospitalidade.
Programa [1] Fontes de dados em turismo e hospitalidade (internas e externas)
[2] Extração de dados
[3] Dados estruturados - análise de dados através de data mining
[4] Dados não estruturados - análise de dados através de texto mining
Processo de avaliação Trabalho de grupo aplicado: 60% da nota
Teste: 40% da nota
Alternativa: exame final.
Observação: todas as componentes têm uma nota mínima de 9,5 valores.
Processo de ensino-aprendizagem O ensino será constituído fundamentalmente por aulas teórico-práticas, onde os conceitos são explanados e discutidos, bem como de aulas de laboratório, onde os alunos deverão adquirir conhecimento direto que lhes permita extrair conhecimento útil para determinados problemas em turismo e hospitalidade.
Bibliografia básica Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2013). Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics. Prentice Hall Press.
Bibliografia complementar Moro, S., Rita, P., & Coelho, J. (2017). Stripping customers' feedback on hotels through data mining: the case of Las Vegas Strip. Tourism Management Perspectives, 23, 41-52.
Calheiros, A. C., Moro, S., & Rita, P. (2017). Sentiment Classification of Consumer-Generated Online Reviews Using Topic Modeling. Journal of Hospitality Marketing & Management, 26(7), 675-693.