Modeling Buying Demand in the Tourism Industry based on Machine Training Methods

Abstract

The business processes of companies in the tourism industry lend themselves well to formalization and, consequently, computer automation. This study focuses on the process of creating a demand forecast model for a travel agent based on data mining algorithms. The program code was developed in the Anaconda development environment, which allows to process the initial data and to give the prediction results for two indicators of MAE and program accuracy. The program code is designed to improve the performance of the entire system by selecting the correct functions.

Бізнес-процеси компаній туристичної галузі добре піддаються формалізації та, отже, компютерній автоматизації. У цьому дослідженні зосереджено процес створення моделі прогнозування попиту для туристичного агента на основі алгоритмів обміну даними. Код програми був розроблений у середовищі розробки Anaconda, що дозволяє обробляти вихідні дані та давати результати прогнозування для двох показників MAE та точності програми. Програмний код призначений для підвищення продуктивності всієї системи шляхом вибору правильних функцій.