休閒趨勢分析及評估
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休閒趨勢分析及評估 - 作業二 - PowerPoint PPT Presentation


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休閒趨勢分析及評估 - 作業二. 學生姓名:簡益彥 學號: M99B0104 班級:碩休二甲. 阿里山參訪人數預測分析. 從圖一可得知 Naïve 1 最接近實際值,反之 Naïve2 偏差最大。 其預測力 Naïve1 > Seasonal Naïve > Naïve2 。 由圖表得知,阿里山國家風景區之季節性因子可能是以一季 (6 個月 ) 為單位之遊客量變動。. 預測阿里山參訪人數折線圖. 遊客量 ( 人次 ). 比較 MAPE 預測分析結果.

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休閒趨勢分析及評估-作業二

學生姓名:簡益彥

學號:M99B0104

班級:碩休二甲


阿里山參訪人數預測分析

  • 從圖一可得知Naïve 1最接近實際值,反之Naïve2偏差最大。

  • 其預測力Naïve1 > Seasonal Naïve > Naïve2。

  • 由圖表得知,阿里山國家風景區之季節性因子可能是以一季(6個月)為單位之遊客量變動。



比較MAPE預測分析結果

  • 平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percent Error, MAPE), MAPE值愈小表示預測能力愈好。

  • Lewis (1982)依據MAPE大小將模式預測能力分為四種等級,如表1所示。


比較MAPE預測分析結果(續)

表二、陽明山國家公園MAPE預測結果比較

由表二得知Naïve1 的MAPE數值最小,因此預測力最好。

預測力由好至壞依序排列為:Naïve1>S Naïve > Naïve 2


各預測分析方法之比較

經由上表Naïve法預測得知,Naïve 1模式的MAPE、RMSPE與Theil U值最小,表示該模式之預測能力較強。


結論

  • 以上數據顯示出Naïve1預測能力最強,其次為S Naïve,最後是Naïve 2,其原因可能是因為受季節因素之影響,如花季推廣,因此 Naïve 1模式較能有效預測。

  • 由於遊客量是隨時間點而改變,而阿里山國家風景區的預測模式可能也會因氣候而改變,像是2009年莫拉克颱風造成道路中斷,影響前往人潮。


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