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
- Tez No: 940902
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAT TAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Turizm, İstatistik, Tourism, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Ridge regresyon, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Çok değişkenli regresyon, Çoklu regresyon analizi, Ridge regression, Artificial intelligence and machine learning course, Multivariate regression, Multiple regression analysis
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Otel işletmelerinde dinamik programlamaya dayalı oda fiyatının belirlenmesi
The Determination of the room through dynamic programming model
DÖNÜŞ SARIŞIK ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
İşletmeAnadolu ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ALİ KARTAL
- 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
2021
İşletmeAkdeniz ÜniversitesiTurizm Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN EREN
- 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
- Sağlık turizminde otelcilik hizmetleri
Hotel services in health tourism
YASEMİN KURUMLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
TurizmAtılım Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLAVER TENGİLİMOĞLU
- Türkiye'de turizm sektöründe uygulanan herşey dâhil sistemin orta öğretim seviyesinde turizm eğitimine etkileri
Impacts of all-inclusive system on tourism education in the secondary level in Turkey
LEVENT TOLAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
TurizmGazi ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVİN ŞANLIER