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國立高雄科技大學 觀光管理系 蔡長清所指導 黃思婷的 不同客源住房數需求預測之研究 -以新北市商務飯店為例 (2018),提出Agoda Mastercard關鍵因素是什麼,來自於時間序列模型、需求預測、飯店、新北市。

最後網站Agoda 優惠| livi bank Hong Kong則補充:Pay with livi Mastercard® at Agoda to enjoy 8% cashback, 7% instant discount, and Interest-free instalments for the first 3 months.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Agoda Mastercard,大家也想知道這些:

Agoda Mastercard進入發燒排行的影片

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之後再把儲值的錢放回新光也可以享有優惠
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#NEWNEWBANK -109/7/20
📌10萬以內2%
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不同客源住房數需求預測之研究 -以新北市商務飯店為例

為了解決Agoda Mastercard的問題,作者黃思婷 這樣論述:

不管是商務旅行或週末出遊,住宿飯店的選擇一直是重要的一環,臺灣觀光在「多元布局‧放眼全球」策略在靈活觀光行銷手法下,繼2015年突破1,000萬人次,2017全年來臺旅客總數再度上衝1,073萬人次新高。依據觀光局(2017)資料顯示,2003年1月至2018年1月為止,大台北地區一般旅館家數從566家增加到850家房,同期房間數則從19022間增加到41832間。光是大台北地區旅館房間數的量體相較2003年相比,成長二倍多,且尚未包含其他縣市。2017年11月新竹美麗信酒店因住房率降低,不堪虧損而終止營業,2018年1月屏東車城的墾丁泊逸渡假酒店驚傳倒閉及六福皇宮正式公佈營運至2018年年

底,這樣的市場訊息不禁讓人質疑飯店供給量是否供過於求?因此飯店如何預測住房需求並及早因應對策成了未來重要的課題。本研究以一家新北市商務飯店為研究標的,針對連續三年季資料、月資料,對住宿的客源建立移動平均法(moving average) 、指數平滑法(exponential smoothing)、簡單線性迴歸模型(Simple Linear Regression Model)等三種時間序列模型,進行不同客源住宿需求之預測研究。研究結果顯示欲進行飯店總住房數月預測及季預測,以簡單線性迴歸分析的預測準確度最佳,年預測以平滑指數分析的預測準確度最佳。三種時間序列模型可適用不同客源預測。研究結果有助於

人力資源規劃及有效提升採購的備貨效率,且可作為飯店的定價策略及行銷對象的參考,了解客源的走向與需求,規劃裝修時可調整硬體的設計與設備,提升顧客滿意度,提高利潤增加盈餘。