최근 국내외적으로 관심이 증대되고 있는 관광 빅데이터의 활용에 앞서 데이터의 신뢰성에 대한 검정이 선행되어야 한다. 특히 현재 한국관광공사에서 제공하는 빅데이터는 이동통신에 의한 지역별 방문자 수, 신용카드의 지역별 관광지출액, 내비게이션 검색건 수 등의 관광 행태분석을 위한 유용한 정보를 제공하고 있으나, 지역별 방문자 수의 경우 기존 통계 데이터와 현저한 차이가 있어 데이터의 신뢰성 검정이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 현재 활용도가 매우 높은 관광 빅데이터의 신뢰성 검정을 연구의 주요 내용으로 하고, 신뢰성이 확인된 데이터를 토대로 도시별 관광경쟁력을 분석하였다. 본 연구의 분석 결과, ...
최근 국내외적으로 관심이 증대되고 있는 관광 빅데이터의 활용에 앞서 데이터의 신뢰성에 대한 검정이 선행되어야 한다. 특히 현재 한국관광공사에서 제공하는 빅데이터는 이동통신에 의한 지역별 방문자 수, 신용카드의 지역별 관광지출액, 내비게이션 검색건 수 등의 관광 행태분석을 위한 유용한 정보를 제공하고 있으나, 지역별 방문자 수의 경우 기존 통계 데이터와 현저한 차이가 있어 데이터의 신뢰성 검정이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 현재 활용도가 매우 높은 관광 빅데이터의 신뢰성 검정을 연구의 주요 내용으로 하고, 신뢰성이 확인된 데이터를 토대로 도시별 관광경쟁력을 분석하였다. 본 연구의 분석 결과, 여수시 사례에서는 두 변수(주요관광지 방문자 수, 이동통신에 의한 방문자 수)의 상관계수는 0.76으로 높게 나타나 빅데이터의 신뢰성이 통계적으로 검정 되었다. 그러나 광양시, 부산시 등 일부 도시의 경우 상관계수는 낮게 나타나, 추가로 다른 변수를 활용한 데이터의 신뢰성을 재검정하거나 빅데이터 또는 관광지식정보시스템 데이터에 대한 보정이 필요한 것으로 나타났다. 한국 관광 데이터 랩의 빅데이타에서 제공하는 이동통신 데이터의 기초지자체 방문자 수의 연평균 성장률에 의한 도시별 관광 성장력 분석 결과에 의하면 여수시가 서울시, 부산시, 제주도 등의 주요 관광도시보다 성장 잠재력이 높은 것으로 나타났다. 특히 전남의 경우 5년간(2015년~2020년) 현지인과 외부방문객이 감소 추세인 데 반해 여수시는 현지인과 외부 방문객 모두 증가로 나타나 전남의 타 도시와 비교해 관광 성장 잠재력이 상대적으로 높은 것으로 평가된다. 또한 네비게이션 검색 건수 기준의 도시관광 경쟁력 분석에서도 2020년 기준으로 전남도 전체에 대한 검색 건수 중 여수시, 순천시, 광양시 등이 차지하는 비율이 각각 27.0%(여수), 11.9%(순천), 4.5%(광양)로 나타나 여수시가 인근 도시보다 현저히 높은 것을 나타내고 있으며, 이는 여수시가 순천시, 광양시 등의 인근 도시와 비교해 관광경쟁력이 상대적으로 높은 것을 시사한다.
최근 국내외적으로 관심이 증대되고 있는 관광 빅데이터의 활용에 앞서 데이터의 신뢰성에 대한 검정이 선행되어야 한다. 특히 현재 한국관광공사에서 제공하는 빅데이터는 이동통신에 의한 지역별 방문자 수, 신용카드의 지역별 관광지출액, 내비게이션 검색건 수 등의 관광 행태분석을 위한 유용한 정보를 제공하고 있으나, 지역별 방문자 수의 경우 기존 통계 데이터와 현저한 차이가 있어 데이터의 신뢰성 검정이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 현재 활용도가 매우 높은 관광 빅데이터의 신뢰성 검정을 연구의 주요 내용으로 하고, 신뢰성이 확인된 데이터를 토대로 도시별 관광경쟁력을 분석하였다. 본 연구의 분석 결과, 여수시 사례에서는 두 변수(주요관광지 방문자 수, 이동통신에 의한 방문자 수)의 상관계수는 0.76으로 높게 나타나 빅데이터의 신뢰성이 통계적으로 검정 되었다. 그러나 광양시, 부산시 등 일부 도시의 경우 상관계수는 낮게 나타나, 추가로 다른 변수를 활용한 데이터의 신뢰성을 재검정하거나 빅데이터 또는 관광지식정보시스템 데이터에 대한 보정이 필요한 것으로 나타났다. 한국 관광 데이터 랩의 빅데이타에서 제공하는 이동통신 데이터의 기초지자체 방문자 수의 연평균 성장률에 의한 도시별 관광 성장력 분석 결과에 의하면 여수시가 서울시, 부산시, 제주도 등의 주요 관광도시보다 성장 잠재력이 높은 것으로 나타났다. 특히 전남의 경우 5년간(2015년~2020년) 현지인과 외부방문객이 감소 추세인 데 반해 여수시는 현지인과 외부 방문객 모두 증가로 나타나 전남의 타 도시와 비교해 관광 성장 잠재력이 상대적으로 높은 것으로 평가된다. 또한 네비게이션 검색 건수 기준의 도시관광 경쟁력 분석에서도 2020년 기준으로 전남도 전체에 대한 검색 건수 중 여수시, 순천시, 광양시 등이 차지하는 비율이 각각 27.0%(여수), 11.9%(순천), 4.5%(광양)로 나타나 여수시가 인근 도시보다 현저히 높은 것을 나타내고 있으며, 이는 여수시가 순천시, 광양시 등의 인근 도시와 비교해 관광경쟁력이 상대적으로 높은 것을 시사한다.
It is necessary to verify the reliability of data before utilizing tourism big data, which has recently become increasingly important worldwide. In particular, the big data currently provided by the Korea Tourism Organization provides useful information for analyzing tourism behavior, such as the nu...
It is necessary to verify the reliability of data before utilizing tourism big data, which has recently become increasingly important worldwide. In particular, the big data currently provided by the Korea Tourism Organization provides useful information for analyzing tourism behavior, such as the number of city visitors obtained using mobile communication data, the amount of tourist spending by region by credit card, and the number of navigation searches. There are significant differences in the tourism statistical data provided by each institution, so it is necessary to verify the reliability of the data. Therefore, this study focused on the reliability test of tourism big data, which is currently highly utilized, and analyzed the tourism competitiveness of each city based on the verified data. As a result of the analysis of this study, in the case of Yeosu, the correlation coefficient of the two variables (the number of visitors to major tourist destinations and the number of visitors by mobile communication) was high as 0.76, so the reliability of big data was statistically verified. However, in some cities such as Gwangyang and Busan, the correlation coefficient was low, indicating that it was necessary to retest the reliability of data using other variables or to correct big data or current tourist data. As a result of analyzing the tourism growth potential of each city with the annual average increase/decrease rate of the number of visitors using mobile communication data, it was found that Yeosu has a higher growth potential than other cities, such as Seoul, Busan, and Jeju Island. In particular, in the case of Jeollanam-do, the number of visitors has been on the decline for the past five years (2015-2020), whereas Yeosu has seen an increase in both locals and external visitors. As a result of analyzing the competitiveness of city tourism based on the number of navigation searches, it was found that the proportion of Yeosu out of the total number of searches in Jeollanam-do was significantly higher than that of neighboring cities. This shows that Yeosu has relatively high tourism competitiveness compared to neighboring cities such as Suncheon and Gwangyang.
It is necessary to verify the reliability of data before utilizing tourism big data, which has recently become increasingly important worldwide. In particular, the big data currently provided by the Korea Tourism Organization provides useful information for analyzing tourism behavior, such as the number of city visitors obtained using mobile communication data, the amount of tourist spending by region by credit card, and the number of navigation searches. There are significant differences in the tourism statistical data provided by each institution, so it is necessary to verify the reliability of the data. Therefore, this study focused on the reliability test of tourism big data, which is currently highly utilized, and analyzed the tourism competitiveness of each city based on the verified data. As a result of the analysis of this study, in the case of Yeosu, the correlation coefficient of the two variables (the number of visitors to major tourist destinations and the number of visitors by mobile communication) was high as 0.76, so the reliability of big data was statistically verified. However, in some cities such as Gwangyang and Busan, the correlation coefficient was low, indicating that it was necessary to retest the reliability of data using other variables or to correct big data or current tourist data. As a result of analyzing the tourism growth potential of each city with the annual average increase/decrease rate of the number of visitors using mobile communication data, it was found that Yeosu has a higher growth potential than other cities, such as Seoul, Busan, and Jeju Island. In particular, in the case of Jeollanam-do, the number of visitors has been on the decline for the past five years (2015-2020), whereas Yeosu has seen an increase in both locals and external visitors. As a result of analyzing the competitiveness of city tourism based on the number of navigation searches, it was found that the proportion of Yeosu out of the total number of searches in Jeollanam-do was significantly higher than that of neighboring cities. This shows that Yeosu has relatively high tourism competitiveness compared to neighboring cities such as Suncheon and Gwangyang.
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