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La cluster analysis: aspetti teorici ed applicazione nel settore turistico

Si tratterà di cluster analysis e della sua applicazione nel settore del turismo mediante l'utilizzo di R. I dati presenti provengono da fonti Istat, Eurostat e Regione Veneto.
La cluster analysis o analisi dei gruppi è una tecnica di statistica multivariata attraverso la quale vengono selezionati e raggruppati in gruppi elementi simili tra loro in modo tale che tali unità risultino omogenee al loro interno e eterogenee tra loro. L'obiettivo dell'analisi dei gruppi sarà quello di classificare le unità in gruppi.
Per applicare la cluster analysis sarà necessario: effettuare la scelta delle variabili e delle unità statistiche, effettuare la scelta della misura di dissomiglianza o distanza tra le componenti, provvedere alla scelta dell'algoritmo di raggruppamento, valutare le partizioni ottenute, scegliere il numero ottimale di gruppi ed interpretare i risultati ottenuti.

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  5     INTRODUZIONE     Questo elaborato nasce dall’esigenza di rappresentare alcuni concetti teorici riguardanti aspetti di Statistica Multivariata mediante un particolare software statistico. Infatti si tratterà di cluster analysis e della sua applicazione nel settore del turismo mediante l’utilizzo di R. I dati presenti provengono da fonti Istat, Eurostat e Regione Veneto. Nel primo capitolo saranno descritti concetti teorici riguardanti la cluster analysis. La cluster analysis o analisi dei gruppi è una tecnica di statistica multivariata attraverso la quale vengono selezionati e raggruppati in gruppi elementi simili tra loro in modo tale che tali unità risultino omogenee al loro interno e eterogenee tra loro. L’obiettivo dell’analisi dei gruppi sarà quello di classificare le unità in gruppi, in modo che le unità attribuite ad un gruppo siano tra loro simili, cioè ci sia una coesione interna, e in modo che i gruppi siano tra loro ben distinti. Per applicare la cluster analysis sarà necessario: 1. innanzitutto effettuare la scelta delle variabili e delle unità statistiche; 2. in secondo luogo effettuare la scelta della misura di dissomiglianza o distanza tra le componenti; 3. provvedere alla scelta dell’algoritmo di raggruppamento: a. gerarchico b. non gerarchico 4. valutare le partizioni ottenute e scegliere il numero ottimale di gruppi; 5. interpretare i risultati ottenuti. L’analisi dei cluster, come vedremo poi nel terzo e ultimo capitolo, verrà applicata al settore del turismo in particolare prendendo in esame alcune variabili per ogni regione Italiana. Prima di arrivare all’analisi specifica si è voluto fare un quadro generale del turismo nell’euro zona negli anni 2000 e 2006, evidenziando i fattori che hanno favorito la crescita e quelli che hanno causato perdite. I fattori positivi e negativi che hanno portato allo sviluppo del turismo internazionale in Europa sono fattori demografici, politici, economici, sociali, sanitari, meteo, mercato e accessibilità, tecnologici, altri fattori.

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Informazioni tesi

  Autore: Marta Artuso
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2012-13
  Università: Università degli Studi di Verona
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Amministrazione delle imprese
  Relatore: Marco  Minozzo
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 88

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