[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125382-pt":3,"doc-seo-125382-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},125382,962085570644,"Evangeline","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",32,"Pesquisa e Relatórios","Previsão do fluxo de Turismo para uma Gestão Estratégica em Portugal - Explorando metodologias de Machine Learning","A previsão do fluxo de turismo em Portugal sustenta uma estratégia de atuação futura para enfrentar a dependência externa num setor volátil e sujeito a mudanças constantes. O trabalho analisa e antecipa séries temporais do número de dormidas mensais, em estabelecimentos de alojamento turístico, entre janeiro de 2002 e março de 2022. Com a dinâmica dos dados influenciada pela pandemia, compara metodologias clássicas de alisamento exponencial com abordagens de Machine Learning baseadas em redes neuronais, destacando limitações das primeiras e resultados promissores para planeamento estratégico.","Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral  \nPrevisão do fluxo de Turismo para uma Gestão Estratégica em Portugal: Explorando Metodologias de Machine Learning  \nMaria Luísa Pinto Basto Pereira de Lacerda  \nMestrado em Gestão Empresarial  \nOrientador:  \nProfessor auxiliar convidado, Filipe Roberto de Jesus Ramos ISCTE Business School, DMQGE  \nCo-Orientador:  \nProfessor associado (com Agregação), José Joaquim Dias Curto ISCTE Business School, DMQGE  \nSetembro, 2022  \nDepartamento de Marketing, Operações e Gestão Geral  \nPrevisão do fluxo de Turismo para uma Gestão Estratégica em Portugal: Explorando Metodologias de Machine Learning  \nMaria Luísa Pinto Basto Pereira de Lacerda  \nMestrado em Gestão Empresarial  \nOrientador:  \nProfessor auxiliar convidado, Filipe Roberto de Jesus Ramos ISCTE Business School, DMQGE  \nCo-Orientador:  \nProfessor associado (com Agregação), José Joaquim Dias Curto ISCTE Business School, DMQGE  \nSetembro, 2022  \nAgradecimentos  \nA melhor forma de começar um trabalho desta dimensão e exigência só pode ser a agradecer. Nãoacredito que algum trabalho de investigação seja feito por uma só pessoa. É preciso ter orientação, apoio e quem nos distraia para poder voltar a focar.  \nComeço por agradecer ao professor Filipe, que foi fundamental para que a construção desta tese fosse um percurso tão curioso e interessante. Esteve sempre disponível e motivado para tornar estetrabalho cada vez mais completo. Agradeço também ao professor Dias Curto, por me ter aberto osolhos e a curiosidade para o ramo da análise de dados e por ter sido tão prestável e assertivo nos comentários e melhorias.  \nAgradeço muito aos meus queridos pais, que me abriram as portas de casa para me suportarem nas fases mais críticas, sempre com uma leveza e alegria que descansa e dá muita confiança. Quero ainda agradecer ao avô Né por fazer perguntas e querer saber sempre mais sobre o que estava adescobrir e a estudar. É um grande exemplo de como nos podemos manter vivos e jovens de espírito enquanto nos mantivermos interessados e atualizados. Agradeço também aos meus manose às minhas queridas sobrinhas, com quem me sinto sempre tão eu, porque posso espairecer para poder voltar ao foco.  \nPor fim, agradeço ao meu Miguel, minha companhia de todos os dias, que está sempre presentee que foi, é e será, um apoio incondicional.  \nResumo  \nFace à importância que o Turismo tem no tecido económico e social de Portugal, dado que se trata de um setor bastante volátil e em constante mudança, impõe-se a definição de uma estratégia deatuação futura para perceber como nos podemos reinventar e, assim, poder fazer face a situações de dependência externa.  \nCom aumento do Turismo em Portugal, bem como das empresas afetas ao mesmo, surge anecessidade de análise e previsão do fluxo de turistas para que a gestão dos negócios seja dotadade uma estratégia competitiva. Perante as alterações na ‘recente’ dinâmica dos dados afetos ao Turismo, decorrentes da pandemia, discutimos o recurso a metodologias clássicas de previsão (modelos de alisamento exponencial) e a metodologias de Machine Learning (com recurso a redes neuronais), quando aplicadas a este setor.  \nO estudo incide na modelação e previsão de séries temporais afetas ao número de dormidas mensais, em estabelecimentos de alojamento turístico em Portugal, entre janeiro de 2002 e marçode 2022. Pretendemos assim procurar modelos adequados de previsão (passíveis de seremutilizados pela indústria afeta ao Turismo), sendo uma ferramenta de medida de apoio à tomadade decisão.  \nAo estudar as séries temporais referentes ao Turismo, as quais apresentam um padrão de tendência e sazonalidade, constatamos um insucesso das metodologias clássicas na previsão das mesmas. Por outro lado, as metodologias de Machine Learning mostraram-se promissoras e uma boa ferramenta para um planeamento estratégico dos negócios associados ao Turismo.  \nPalavras-chave: Gestão de Empresas, Gestão Estratégica, Turismo, Séries Temporais, Mac","cbCais2yhbca3PhT","https://ap.wps.com/l/cbCais2yhbca3PhT","pdf",3009312,1,86,"Portuguese","pt",112,"# Agradecimentos\n# Resumo\n# Abstract","[{\"question\":\"Qual é o objetivo central do estudo sobre o turismo em Portugal?\",\"answer\":\"Definir e apoiar uma estratégia de atuação futura, permitindo entender como antecipar e lidar com situações de dependência externa num setor volátil.\"},{\"question\":\"Que dados e intervalo temporal foram usados na modelação e previsão?\",\"answer\":\"Foram analisadas séries temporais do número de dormidas mensais em estabelecimentos de alojamento turístico em Portugal, entre janeiro de 2002 e março de 2022.\"},{\"question\":\"Como o trabalho compara metodologias clássicas e Machine Learning?\",\"answer\":\"Discute-se o uso de alisamento exponencial e de Machine Learning com redes neuronais; 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