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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  MGHT

Business Analytics em Turismo (2 º Sem 2018/2019)

Código: 03445
Acrónimo: BAT
Nível: 2º Ciclo
Estruturante: Sim
Língua(s) de Ensino: Inglês
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
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
Em vigor desde o ano letivo 2018/2019
Pré-requisitos Nenhum
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.
Observações
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.