Ανάλυση και πρόβλεψη χρονοσειρών στην τουριστική βιομηχανία - (:unkn) unknown (My University, 2024)
Στη σύγχρονη εποχή, ο τομέας των προβλέψεων βιώνει ταχεία εξέλιξη, ειδικά στους τομείς του τουρισμού και των αερομεταφορών. Τα τελευταία χρόνια, παρατηρείται αυξημένο ενδιαφέρον από εταιρίες λογισμικού που προσπαθούν να παρέχουν λύσεις σε οργανισμούς, επιτρέποντάς τους να λαμβάνουν πιο ακριβείς μακροπρόθεσμες στρατηγικές αποφάσεις και να βελτιστοποιούν τις καθημερινές τους λειτουργίες. Πέρα από τις εταιρίες λογισμικού, πολλές εταιρίες και ερευνητές έχουν αναπτύξει τις δικές τους λύσεις, χρησιμοποιώντας εργαλεία που έχουν αναπτυχθεί από την open-source κοινότητα όπως η γλώσσα προγραμματισμού Python και σχετικές βιβλιοθήκες, όπως και στην περίπτωση αυτής της διατριβής Οι κύριοι στόχοι της παρούσας εργασίας επικεντρώνονται στην καλύτερη κατανόηση των εφαρμογών πρόβλεψης χρονολογικών σειρών. Συγκεκριμένα, η μελέτη ασχολείται με τις προκλήσεις των προβλέψεων κατά τη διάρκεια μη κανονικών περιόδων, με παράδειγμα τις επιπτώσεις της πανδημίας COVID-19 στις αφίξεις επιβατών στο Διεθνή Αερολιμένα Αθηνών. Επιπλέον, η έρευνα επιδιώκει να συγκρίνει παραδοσιακά μοντέλα χρονοσειρών όπως το SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) με σύγχρονα μοντέλα βαθιάς μάθησης όπως το LSTM (Long Short-Term Memory). Αυτή η συγκριτική ανάλυση περιλαμβάνει τον πειραματισμό με τεχνικές βελτιστοποίησης, συμπεριλαμβανομένης της αναζήτησης πλέγματος, του αλγορίθμου autoARIMA και της τεχνικής rolling forecast origin. Η διπλωματική εργασία διαιρείται σε τρεις κύριες ενότητες. Το πρώτο μέρος περιλαμβάνει την εισαγωγή και μια ολοκληρωμένη ανασκόπηση της βιβλιογραφίας. Το δεύτερο μέρος εμβαθύνει στην πειραματική φάση, η οποία διαιρείται σε δύο τμήματα. Το πρώτο τμήμα εκπαιδεύει τα μοντέλα σε ένα σύνολο δεδομένων χωρίς να εισάγει ανωμαλίες και επιχειρεί την πρόβλεψη, ενώ η δεύτερη φάση εισάγει ανωμαλίες στα δεδομένα εκπαίδευσης και προβαίνει σε προβλέψεις. Τέλος, η διπλωματική εργασία ολοκληρώνεται με τα συμπεράσματα που προκύπτουν από τα πειράματα. Μέσω αυτής της έρευνας, ο συγγραφέας στοχεύει να παράσχει πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με την αποτελεσματικότητα των διαφόρων μοντέλων πρόβλεψης, ιδίως στο πλαίσιο γεγονότων τα οποία δημιουργούν αστάθειες όπως η πανδημία COVID-19.

The dissertation critically examines the pivotal role of forecasting in the tourism and aviation industries. Over recent years, major software companies have dedicated efforts to providing forecasts, assisting businesses and organizations in making informed short-term and long-term decisions aimed at optimizing operational day-to-day activities and crucial long-term strategies. Beyond the realm of software companies, numerous organizations and academic researchers have developed their own tools, harnessing open-source resources like Python and other open-source libraries, as demonstrated in this dissertation. The primary objectives of the dissertation revolve around deepening our understanding of time series forecasting applications. Specifically, the study addresses the challenges of forecasting during non-normal periods, exemplified by the impact of the COVID-19 pandemic on passenger arrivals at Athens International Airport. Additionally, the research seeks to compare traditional time series models like SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) with modern deep learning models like LSTM (Long Short-Term Memory). This comparative analysis involves experimenting with optimization techniques, including grid search, autoARIMA, and rolling forecast origin. The dissertation is structured into three main sections. The initial part encompasses the introduction and a comprehensive literature review. The second part delves into the experimental phase, which is divided into two segments. The first segment introduces models to a dataset without anomalies and attempts forecasting, while the second phase introduces anomalies into the training data. Finally, the dissertation concludes with findings derived from the experiments. Through this research, the author aims to provide valuable insights into the effectiveness of various forecasting models, particularly in the context of disruptive events like the COVID-19 pandemic.
Time Series Prediction in the Tourism Industry
Keywords: Προβλέψεις, Τουρισμός, Αερομεταφορές, Χρονολογικές Σειρές, SARIMA, LSTM, Βαθιά Μάθηση, Πανδημία COVID-19, Αφίξεις Επιβατών, Διεθνής Αερολιμένας Αθηνών, Τεχνικές Βελτιστοποίησης, Αναζήτηση Πλέγματος, autoARIMA, Rolling Forecast Origin, Μη Κανονικές Περίοδοι, Λειτουργικές Στρατηγικές, Open-Source Κοινότητα, Python, Συγκριτική Ανάλυση, Γεγονότα Αστάθειας, Οικονομετρία, Benchmarking.; Forecasting, Tourism Industry, Aviation Industry, Time Series Forecasting, SARIMA, LSTM, Deep Learning Models, COVID-19 Pandemic, Passenger Arrivals, Athens International Airport, Optimization Techniques, Grid Search, autoARIMA, Rolling Forecast Origin, Non-normal Periods, Operational Strategies, Open-source Libraries, Python, Comparative Analysis, Disruptive Events, Econometrics, Benchmarking