💻 Практикалық сабақ 9

Туризмге қызығушылықты талдауда Google Trends пайдалану

1 Сабақтың мақсаты

Студенттер ашық онлайн деректерді жүктеп, кестелік талдау жасап, маусымдылықты анықтап, трендтер негізінде туристік сұранысқа болжам жасауды үйренеді.

2 Құралдар

  • Интернет
  • Google Trends
  • Microsoft Excel немесе Google Sheets

Жұмыс кезеңдері

🔹 1-КЕЗЕҢ. Деректерді іздеу және салыстырмалы талдау

  • Google Trends сайтына кіріңіз
  • Төмендегі 3 іздеу сұранысын енгізіңіз:
    • “Kazakhstan tourism”
    • “Almaty travel” (Almaty)
    • “Astana travel” (Astana)
  • Уақыт аралығын “Past 5 years” етіп қойыңыз
  • Аймақ: Worldwide және кейін Kazakhstan деп бөлек қарап салыстырыңыз
📌 Мақсат: Қай бағытқа халықаралық және ішкі қызығушылық жоғары екенін анықтау

🔹 2-КЕЗЕҢ. Деректерді жүктеу

  • Әр сұраныс үшін деректерді CSV форматында жүктеп алыңыз
  • Барлық файлдарды бір Excel файлына біріктіріңіз
  • Кесте құрылымы мынадай болуы керек:
Date Kazakhstan tourism Almaty travel Astana travel
YYYY-MM.........
YYYY-MM.........

🔹 3-КЕЗЕҢ. Деректерді өңдеу

3.1 Уақытты форматтау

Date бағанын ай/жыл форматына ауыстырыңыз.

3.2 Орташа мәнді есептеу

Әр бағыт үшін:

=AVERAGE(B2:B61)

3.3 Максимум және минимум

=MAX(B2:B61) =MIN(B2:B61)
📌 Мақсат: Ең жоғары және ең төмен сұраныс кезеңдерін табу

🔹 4-КЕЗЕҢ. Маусымдылықты анықтау

  • Айлар бойынша орташа мән есептеңіз (барлық қаңтарлар, барлық ақпандар т.б.)
  • Pivot Table құрыңыз:
    • Rows → Month
    • Values → Average Interest
📌 Нәтиже: Туризмнің маусымдық индексі

🔹 5-КЕЗЕҢ. Графиктер құру

Міндетті графиктер:

1️⃣ Уақыттық динамика графигі (Line Chart)
→ 3 бағыт бір графикте
2️⃣ Маусымдылық графигі
→ Айлар бойынша орташа сұраныс
3️⃣ Салыстырмалы бағаналық диаграмма
→ Орташа жылдық қызығушылық

🔹 6-КЕЗЕҢ. Нақты оқиғалармен байланыстыру

Графиктен күрт өзгерістерді тауып, төмендегі факторлармен байланыстырыңыз:

Жыл Оқиға Әсері
2020 Пандемия Туризмге қызығушылықтың төмендеуі
Жаз айлары Демалыс маусымы Қызығушылықтың өсуі
Қыс айлары Тау туризмі Белгілі қалаларға сұраныс

🔹 7-КЕЗЕҢ. Қарапайым болжау жасау

7.1 Тренд сызығын қосу

Excel графигіне → Add Trendline → Linear

7.2 Болашақ 6 айға болжам

TREND функциясын қолданыңыз:

=TREND(B2:B61, A2:A61, A62:A67)
📌 Мақсат: Сұраныс өсіп жатыр ма, әлде төмендеп жатыр ма?

🔹 8-КЕЗЕҢ. Аналитикалық қорытынды жазу

Студент кемінде 5 аналитикалық тұжырым жасауы тиіс. Мысалы:

  • Қай қалаға қызығушылық тұрақты өсуде?
  • Қай бағыт маусымға тәуелді?
  • Пандемия әсері қанша уақытқа созылған?
  • Ішкі және сыртқы сұраныс айырмашылығы қандай?
  • Келесі маусымда қай бағытқа сұраныс жоғары болуы мүмкін?

Тапсыру қажет

  • ✅ Excel файлы (формулалар сақталған)
  • ✅ 3 түрлі диаграмма
  • ✅ Маусымдық талдау кестесі
  • ✅ 1 бет аналитикалық есеп

Бағалау (100 балл)

Критерий Балл
Деректерді жүктеу және біріктіру 20
Формулаларды қолдану 20
Маусымдылық талдауы 20
Графиктердің сапасы 20
Аналитикалық қорытынды 20

Бақылау сұрақтары:

  1. Туристік ағымдарды болжау дегеніміз не?
  2. Google Trends туристік сұранысты талдауда қалай қолданылады?
  3. Туристік сұраныстың көтерілуі мен төмендеуіне не әсер етеді?
  4. Сыртқы оқиғалар туристік ағымдарға қалай ықпал етеді?
  5. Уақыттық деректерді талдау қандай қорытынды жасауға мүмкіндік береді?
  6. Туристік ағымдарды болжау бизнеске қандай пайда әкеледі?

Әдебиеттер:

Негізгі әдебиеттер:

  • Баймухамедов М .Ф ., Баймухамедова А .М ., Боранбаев С.Н. Жасанды интеллект: Kaзipri заманғы теория және тәжірибе / Artificial Intelligence: Modern Theory and Practice: оқу құралы / М.Ф.Баймухамедов, А.М.Баймухамедова, С.Н.Боранбаев, 2 бөлім - Алматы: «Бастау», 2020. - 240 бет. https://rmebrk.kz/book/1174973
  • Муканова Б.Ш., Атикеева С.Н., Сальменова С.К. Қонақжайлылық индустриясының негіздері: оқу құралы. – Нұр-Сұлтан: «Тұран-Астана» Университеті, 2021. - 148 б. ISBN 978-601-7616-63-2. https://rmebrk.kz/book/1172011
  • Киссинджер, Г. және т.б. Жасанды сана және адамзаттың жаңа дәуірі. / Г. Киссинджер, Э. Шмидт, Д. Хаттенлокер; Орысшадан ауд.. - Астана: Zerde Publishing, 2024. - 190б. -ISBN 978-601-80110-7-8. https://rmebrk.kz/book/1188453
  • Сафарян, Азат Арменович. Современные тенденции в туризме: учебное пособие/ А.А. Сафарян. —Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. —58с. —Текст : электронный. ISBN 978-5-4497-4499-9. https://www.iprbookshop.ru/152233.html
  • Абдель Вахед Э. А. М.Современные технологии в индустрии туризма и гостиничном сервисе: учебник / Э. А. М. Абдель Вахед, В. А. Мендельсон, Л. Н. Абу-талипова; Минобрнауки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. –Казань : Изд-во КНИТУ, 2021. –204с.ISBN978-5-7882-3025-2. https://www.iprbookshop.ru/108057.html

Қосымша әдебиеттер:

  • Әуелханұлы, М. Жасанды интеллект әліппесі: Қазақша 1000+ промпт, оқу-әдістемелік құралы. - Алматы: AI-Hub publishing баспасы, 2025. - 300б. -ISBN 978-601-09-9275-7. https://rmebrk.kz/book/1189476
  • Роботика. Сөйлесу ережесі және жасанды интеллект. – Алматы, 2019. – 202 б. ISBN 978-601-7940-18-8. https://rmebrk.kz/book/1178341
  • Боден, Маргарет А. ЖИ. Жасанды интеллект: табиғаты мен болашағы. / Қазақ тіліне аударған: Б.С. Омаров; Қазақстан Республикасы Жоғары оқу орындарының қауымдастығы. - Алматы: ТОО «Book Print», 2019. - 136б. -ISBN 978-601-7940-16-4. https://rmebrk.kz/book/1172008
  • Барабанова М.И., Богатырев С.Ю., Борисова О.В., Затевахина А.В., Круглова И.А., Лосев Н.А., Помулев А.А., Солодовников М.А., Шарафанова Е.Е., Шашина И.А. Искусственный интеллект в финансах: Монография [Электронный ресурс]/под ред. С.Ю.Богатырева.–СПб.: Издательство МБИ имени Анатолия Собчака, 2024.—492 с.–URL: https://www.ibispb.ru/science/scientific-publications/
  • Сурова, Н. Ю. Искусственный интеллект : монография / Н. Ю. Сурова, М. Е. Косов. — Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2021. — 408 c. — ISBN 978-5-238-03513-0. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/123354.html

WEB сайттар тізімі:

  • https://www.unwto.org — Дүниежүзілік туризм ұйымының (UNWTO) ресми сайты.
  • https://www.booking.com — Онлайн брондау платформасы, персонализация және динамикалық баға мысалдары.
  • https://trends.google.com — Google Trends: туризм бағыттарына қызығушылықты талдау.
  • https://www.weforum.org — Дүниежүзілік экономикалық форум (WEF): AI және туризм туралы баяндамалар.
  • https://arxiv.org — Ғылыми мақалалар базасы (Artificial Intelligence, Machine Learning).