Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
02957nam a22003495i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
238457 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-VaUE |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240615181320.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
230308s2023 si | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789811993695 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-981-19-9369-5 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-VaUE |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-VaUE |
| Centro/agencia modificador |
ES-VaUE |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
G154.9 |
| Número de documento/Ítem |
2024 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Tourism Analytics Before and After COVID-19 : |
| Resto del título |
Case Studies from Asia and Europe |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Yok Yen Nguwi |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st ed 2023 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Singapore |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2023 |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| 300 00 - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Impacts on aviation and accommodation in Europe using deep learning machine learning -- Time series model tourism forecasting, the case for Hainan, China -- Impacts on Covid on Singapore's hotel industry and pricing strategy -- Inbound tourist analysis on arrival and length of stay distribution, the case for Indonesian tourists -- Modeling tourism in Hong Kong using Ridge Linear Regression, Support Vector Machine and XGBoost approach -- Analytics on the prediction of hotel booking cancellation, the case for Portugal hotels. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
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| Sumario, etc. |
This book is compilation of different analytics and machine learning techniques focusing on the tourism industry, particularly in measuring the impact of COVID-19 as well as forging a path ahead toward recovery. It includes case studies on COVID-19's effects on tourism in Europe, Hong Kong, China, and Singapore with the objective of looking at the issues through a data analytical lens and uncovering potential solutions. It adopts descriptive analytics, predictive analytics, machine learning predictive models, and some simulation models to provide holistic understanding. There are three ways in which readers will benefit from reading this work. Firstly, readers gain an insightful understanding of how tourism is impacted by different factors, its intermingled relationship with macro and business data, and how different analytics approaches can be used to visualize the issues, scenarios, and resolutions. Secondly, readers learn to pick up data analytics skills from the illustrated examples. Thirdly, readers learn the basics of Python programming to work with the different kinds of datasets that may be applicable to the tourism industry. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
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| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Business_2023 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
286792 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Turismo |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-19-9369-5 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Valencia) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
05/2024 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
BORYANA BORISOVA |
| Catalogado |
Sí |