Analysis of Choose to Tourist Attraction Behavior in Nakhon Ratchasima Province Using Data Mining Techniques
Keywords:
Data Mining, Clustering, Association Rule, Tourist AttractionAbstract
Planning for choose tourist attraction is important and tourists spend quite a lot of time making a decision. This research aimed to 1) analyze of choosing tourist attraction behavior using data mining techniques, 2) rank relevant factors for choosing a tourist attraction and 3) rank the most popular tourist attraction. The data were collected by questionnaires from 884 samples and divided into 3 groups by using K-Means Algorithm. Behavior of choosing a tourist attraction in each group were analyzed by Association Rules using Apriori. The results of the analysis showed that behavior of 3 groups of tourists, including 10 rules of nature tourism, 10 rules of historical and cultural tourism and 10 rules of eclectic tourism between 2 groups. The results of ranking relevant factors for choosing a tourist attraction showed that the most important factor that tourist focus on is the beauty of the tourist attraction. Top 5 popular tourist attractions are 1) Thao Suranari 2) Khao Yai National Park 3) Save One Market 4) Wat Sala Loi and 5) Nakhon Ratchasima Zoo. The findings of this research can be used to support decision-making for choosing a tourist attraction and to be a guideline for promoting tourism in Nakhon Ratchasima province.
References
การท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย. (2563). แผนปฏิบัติการของการท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย ประจำปีงบประมาณ 2562 [ออนไลน์]. ค้นเมื่อ 31 มกราคม 2563, จาก : https://www.tat.or.th/th.
สุถี เสริฐศรี. (2557). แนวทางการจัดการท่องเที่ยวอย่างยั่งยืนในชุมชนคลองโคน อำเภอเมือง จังหวัดสมุทรสงคราม. วิทยานิพนธ์ศิลปศาสตรมหาบัณฑิต. มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.
นโรดม กิตติเดชานุภาพ. (2558). การพัฒนาแบบจำลองแนะนำสถานที่ท่องเที่ยวรายบุคคล. วิทยานิพนธ์วิทยาการสารสนเทศดุษฎีบัณฑิต. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี.
บัญชา เหลือผล, ธนกร ญาณกาย, ภัทรวรัญญ์ ศรีฮาตร. (2558). การหาความสัมพันธ์ของปัจจัยในการเลือกสถานที่ท่องเที่ยวในกลุ่มจังหวัดร้อยแก่นสารสินธุ์ ด้วยเทคนิคเอไพรออริ. รายงานการวิจัย. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน วิทยาเขตกาฬสินธุ์.
ยโสธารา ศิริภาประภากร. (2563). การศึกษาจุดยุทธศาสตรเสนทางการทองเที่ยวเชิงวัฒนธรรมกับการพัฒนา ระหวางราชอาณาจักรไทยและกัมพูชา. วารสารวิจัยวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์, 4(1), 53 - 66.
วิโรจน์ ยอดสวัสดิ์, สาโรช ปุริสังคหะ, วิมล กิตติรักษ์ปัญญา, อนงค์นาฏ ศรีวิหค. (2560). การสร้างตัวแบบนักท่องเที่ยวภายในประเทศโดยใช้เทคนิคการจัดกลุ่มและกฎความสัมพันธ์ กรณีศึกษา: จังหวัดพระนครศรีอยุธยา. วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ, 27(4), 829 – 841.
สำนักงานการท่องเที่ยวและกีฬาจังหวัดนครราชสีมา. (2563). แผนพัฒนาการท่องเที่ยวแห่งชาติ ฉบับที่ 2 พ.ศ. 2560 - 2564 [ออนไลน์]. ค้นเมื่อ 31 มกราคม 2563, จาก : https://nakhonratchasima.mots.go.th/ index.php.
สำนักงานสถิติจังหวัดนครราชสีมา. (2563). สถานการณ์การท่องเที่ยวจังหวัดนครราชสีมา พ.ศ. 2562 [ออนไลน์], ค้นเมื่อ 31 มกราคม 2563, จาก : http://nkrat.nso.go.th/index.php?option=com_content& view=featured& Itemid=435.
อเมซิ่งไทยแลน์. (2563). วางแผนเที่ยว [ออนไลน์]. ค้นเมื่อ 31 มกราคม 2563, จาก : https://thai.tourismthailand. org/Home.
Ghofrani, J., Bozorgmehr, A., Panah, A. (2018). A Fast Algorithm Based on Apriori Algorithms to Explore the Set of Repetitive Items of Large Transaction Data. In the 2nd International Conference on Compute and Data Analysis (ICCDA 2018), March 23th – 25th, 2018. 13 – 19. New York : Association for Computing Machinery.
Yamane, T. (1967). Taro Statistic : An Introductory Analysis. (2nd edition.) New York : Harper and Row.
