Geri Dön

Otelcilik sektöründe oda fiyatını belirleyen etkenlerin tahminsel modeller ile incelenmesi

Investigation of the factors that define the room price in the hotel industry with predictive models

  1. Tez No: 940902
  2. Yazar: ÖZGÜR AYKANAT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAT TAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Turizm, İstatistik, Tourism, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

Çalışmada otel oda fiyatı ile otel kategorisi, otel özellikleri, otel büyüklüğü, otel konumu ve otel yaşı ilişkilerini ortaya koyan regresyon modelleri oluşturulacak ve regresyon modellerinin sonuçları karşılaştırılacaktır. Makine öğrenmesi modellerinin bilgi elde etmek ve gelecekteki değerleri tahmin etmek için bilgisayar mühendisliği, endüstri mühendisliği, işletme, biyoinformatik, tıp, eczacılık, fizik ve istatistik alanlarında kullanımı artmaktadır. Literatür incelendiğinde otel fiyatlandırma modellerinde kurulan tahminsel modellerin regresyon analizleri ve zaman serisi analizleri olduğu görülmektedir. En sık kullanılan regresyon teknikleri çok değişkenli regresyon analizleri, coğrafi ağırlıklı regresyon ve kuantil regresyon olarak tespit edilmiştir. Otelcilik sektöründe oda fiyatlarının tahmininde makine öğrenmesi modellerinin kullanılmasına literatürde rastlanmamıştır. Otelcilik sektöründe oluşturulan fiyatlama modelleri ev fiyatlandırma modelleri ile benzerlik göstermektedir. Ev fiyatlarında da geçmiş yıllarda sıklıkla çoklu regresyon teknikleri kullanılmakla birlikte, son yıllarda ev fiyatlarının tahmin edilmesinde makine öğrenmesi modelleri oluşturulmaktadır. Kullanılan regresyon teknikleri arasında Ridge regresyon, Lasso regresyon, elastic net regresyon, Adaboost regresyon, GradientBoost regresyon ve destek vektör regresyonu sayılabilir. Çalışma kapsamında otel oda fiyatlarının tahmin edilmesinde çoklu regresyon analizinin yanı sıra makine öğrenmesi teknikleri de kullanılacak ve belirlenecek performans göstergeleri ile oluşturulan modellerin sonuçları karşılaştırılacaktır.

Özet (Çeviri)

In the study, regression models that reveal the relationship between hotel room price and hotel category, hotel features, hotel size, hotel location and hotel age will be created and the results of the regression models will be compared. The use of machine learning models in computer engineering, industrial engineering, business, bioinformatics, medicine, pharmacy, physics and statistics are increasing to obtain information and predict future values. When the literature is examined, it is seen that the predictive models established in hotel pricing models are regression analysis and time series analysis. Among the most commonly used regression techniques, multivariate regression analyses, geographically weighted regression and quantile regression were identified. The use of machine learning models in price estimation in the hotel industry has not been found in the literature. Pricing models created in the hotel industry are similar to home pricing models. Although multiple regression techniques have been used frequently in house prices in the past years, machine learning models have been created to predict house prices in recent years. Lasso regression, Ridge regression, Elastic net regression, Adaboost regression, GradientBoost regression and support vector regression are the regression techniques in machine learning. Within the scope of the study, machine learning techniques as well as multiple regression analysis will be used in estimating hotel room prices and the results of the models will be compared.

Benzer Tezler

  1. Otel işletmelerinde dinamik programlamaya dayalı oda fiyatının belirlenmesi

    The Determination of the room through dynamic programming model

    DÖNÜŞ SARIŞIK ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    TurizmAnadolu Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ KARTAL

  2. Otelcilik sektöründe elektronik ağızdan ağıza pazarlama yönetimi: Manavgat bölgesi otel işletmeleri üzerine bir uygulama

    Electronic word of mouth management in lodging industry: The case of hotels in Manavgat

    MEHMET CAN ORAKCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    TurizmAkdeniz Üniversitesi

    Turizm Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN EREN

  3. Otelcilik sektörüne yönelik dinamik oda fiyatlandırma probleminin modellenmesi ve bir uygulama

    Modelling and an application of a dynamic room pricing problem for hotel industry

    MERT ETİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeÇukurova Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT DEMİRCİOĞLU

  4. İstanbul destinasyonunda yaşanan terör olaylarının turizm ve hotelcilik sektöründe yarattığı kriz, sorunlar ve çözüm önerileri

    Crisis, problems of hotel sector in Istanbul destination after terrorism incidents and solution recommendations

    MUHAMMET CÜNTAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Kamu YönetimiBalıkesir Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECDET HACIOĞLU

  5. Turizmde bilişim teknolojileri kullanımı ile örgütsel performans arasındaki ilişkisi: Türkiye'deki dört ve beş yıldızlı oteller örneği

    Relationship between using information technologies and organizational performance in the tourism: the case of four and fi̇ve star hotels in Turkey

    HAKAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    TurizmSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHANETTİN ZENGİN