AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFinally, remarkable findings have been explained and the similarities / differences between the results of the 2 methods have been interpreted.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Due to constantly changing market conditions and developing technology; The importance of entrepreneurial activity is increasing, especially in developing countries such as Turkey. Likewise, the clustering of entrepreneurial activities according to the places with the same features is becoming more and more important. Because the number of these clusters is less than the provinces, development regions and geographical regions. But because of the common features they have, these clusters; It is an important data source both in promoting / supporting entrepreneurship activities and in identifying / resolving problems that arise in entrepreneurship activities. There are no studies in the literature that cluster all cities according to their entrepreneurial characteristics, with this study, it is aimed to close this gap in the literature. Turkey Ministry of Industry and Technology / Entrepreneur Information System (GBS) located in the "Number of enterprises by cities, net sales and assets" were used as data in the study. Fuzzy k means and SOM methods, one of the clustering methods, have been applied to the published data of 2017 in the GBS database. and Turkey's entrepreneurship is mapped. According to the fuzzy k means method, 19 cities were collected in 3 different clusters and 62 cities were collected in a single cluster. According to SOM clustering method, 8 cities were collected in 4 different clusters and 73 cities were collected in a single cluster. Finally, remarkable findings have been explained and the similarities / differences between the results of the 2 methods have been interpreted.
Özet
Sürekli değişen pazar koşulları ve gelişen teknoloji bağlamında girişimcilik faaliyetlerin önemi özellikle Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde giderek artmaktadır. Girişimcilik faaliyetlerinin aynı özellikleri taşıyan yerlere göre kümelenmesi de aynı şekilde büyük önem arz etmektedir. Çünkü aynı özellikleri taşıyan; sayısı il, kalkınma bölgesi ve coğrafi bölgelere göre daha az olan bu kümeler gerek girişimcilik faaliyetlerinin teşvik edilmesi ve destek sağlanmasında gerekse girişimcilik faaliyetlerinde ortaya çıkan sorunların belirlenmesi ve çözümünde önemli bir veri kaynağıdır. Literatürde Türkiye’deki tüm illeri girişimcilik özelliklerine kümeleyen herhangi bir çalışma bulunmamakla birlikte bu çalışma ile literatürdeki bu açığı kapatmak amaçlanmıştır. Türkiye Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Girişimci Bilgi Sistemi (GBS)’nde yer alan “İllere göre girişim sayısı, net satışlar ve aktifler” raporları çalışmada veri olarak kullanılmıştır. Çalışma kapsamında 2017 yılına ilişkin GBS veri tabanında yayımlanan verilere kümeleme yöntemlerinden Bulanık k ortalamalar ile SOM yöntemleri uygulanarak Türkiye’nin girişimcilik haritası çıkarılmıştır. Bulanık k ortalamalar yöntemine göre göre 19 il 3 farklı kümede kalan 62 il tek kümede toplanmışken, SOM kümeleme yöntemine göre ise 8 il 4 farklı kümede kalan 73 il ise tek kümede toplanmıştır. Son olarak ise dikkat çeken bulgulara yer verilmiş, 2 yönteme ait sonuçlar arasındaki benzerlik ve farklılıklar yorumlanmıştır.