NÂNG CAO HIỆU QUẢ DỰ BÁO NHU CẦU DU LỊCH VỚI GOOGLE TRENDS

Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Kỹ thuật và Công nghệ; pISSN 2588-1175 | eISSN 2615-9732 Tập 133, Số 2A, 2024, Tr. 83–98; DOI: 10.26459/hueunijtt.v133i2A.7658 * Liên hệ: vvmnhat@hueuni.edu.vn Ngày nhận bài: 23–10–2024; Ngày nhận đăng: 02–12–2024 NÂNG CAO HIỆU QUẢ DỰ BÁO NHU CẦU DU LỊCH VỚI GOOGLE TRENDS Ngô Văn Sơn1, Lê Văn Hoài2, Thái Thị Phương3, Hoàng Trọng Lợi4, Võ Viết Minh Nhật5* 1 Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế, Việt Nam 2 Trường Du lịch – Đại học Huế, Việt Nam 3 Ban Đào tạo và Công tác Sinh viên, Đại học Huế, Việt Nam 4 Khoa Kỹ thuật và công nghệ - Đại học Huế, Việt Nam 5 Viện Khảo thí và Bảo đảm chất lượng giáo dục - Đại học Huế, Việt Nam Tóm tắt. Sự phát triển nhanh chóng của Internet tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Phân tích dữ liệu lớn để thu được thông tin hữu ích đang thu hút nhiều sự quan tâm. Một hướng nghiên cứu thú vị gần đây là sử dụng "dữ liệu công cụ tìm kiếm", ở đó kết quả phân tích dữ liệu tìm kiếm đã đem lại nhiều thông tin kinh doanh có giá trị. Google Trends là một mục tiêu phổ biến trong việc nghiên cứu dữ liệu công cụ tìm kiếm, vì nó có sẵn và dễ truy cập. Bài báo phân tích phương pháp dự báo dựa trên dữ liệu công cụ tìm kiếm, bao gồm thu thập dữ liệu từ Google Trends, khám phá cách sử dụng dữ liệu và mô tả làm thế nào đưa ra kết quả dự báo. Bài báo sử dụng dữ liệu du khách quốc tế đến Việt Nam để đánh giá hiệu quả của phương pháp tiếp cận kết hợp dựa trên dữ liệu lịch sử và Google Trends. Từ khóa: dự báo nhu cầu du lịch; dữ liệu công cụ tìm kiếm; Google Trends; du lịch Việt Nam

Enhancing tourism demand forecasting effectiveness with Google Trends Ngo Van Son1, Le Van Hoai2, Thai Thi Phuong3, Hoang Trong Loi4, Vo Viet Minh Nhat5* 1 University of Sciences, Hue University, Vietnam 2 School of Hospitality & Tourism - Hue University, Vietnam 3 Department of Training and Student Affairs, Hue University, Vietnam 4 Faculty of Engineering and Technology – Hue University, Vietnam 5 Institute of Testing and Education Quality Assurance – Hue University, Vietnam Abstract. The rapid development of the Internet has generated an enormous amount of data. Analyzing big data to obtain helpful information has attracted much attention. An interesting recent research direction is “search engine query data”, where the results of analyzing search data have provided valuable business information. Google Trends is a popular target in search engine data research because it is available and easily accessible. This paper analyzes the forecasting method based on search engine data, including collecting data from Google Trends, exploring how to use the data, and describing how