Dergiler / Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi / 2017 / Cilt: 12 - Sayı: 2
Özdüzenleyici Haritalar Yardımıyla Piyasa Bölümlendirmesi: Türkiye İkinci El Otomobil Piyasası Örneği
- Sayfa
- 23–36
- DOI
- —
Özet
İkinci el araç alım satımı ile ilgilenen kişi ve kurumlar, gerçekleştirdikleri işlemlerde başarılı olabilmek için, piyasanın yapısını iyi anlamak durumundadırlar. Literatürde ikinci el otomobillerin satış fiyatını tahmin eden çalışmalar olmasına rağmen, ikinci el piyasada satışa sunulan otomobillerin kümelendirilmesine ilişkin bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu nedenle bu çalışmada, Temmuz 2016 tarihinde ilana çıkan 65931 adet ikinci el veya sıfır otomobile ilişkin altı adet değişkenden oluşan veri seti bir araya getirilmiş ve araçlar yapay sinir ağları tabanlı özdüzenleyici haritalar yöntemi ile kümelere ayrılmıştır. Çalışma sonucunda ortaya çıkan kümeler istatistiksel açıdan da incelenmiş ve kümelerin birbirlerinden farklı olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. Çalışmada elde edilen sonuçlar kaynaklarını etkin bir şekilde kullanmak durumunda olan ikinci el otomobil alım satımı ile uğraşan kişi ve kurumlara, kaynaklarını etkin yönetebilmelerini sağlayacak bilgiler sunmaktadır.
Abstract
Individuals and institutions that are interested with trading used cars must understand the structure of the market to become successful at their transactions. Although there are various studies that aim to predict the sales price of used cars, there is no available study regarding the segmentation of used car market. Six variables belong to 65931 used cars are collected from one of the major e-commerce website in Turkey on July 2016. Used car market segmented using self-organizing maps technique which is a special kind of artificial neural networks. The clustering results are also investigated with statistical techniques and it is concluded that clusters are statistically different from each other. The results obtained in the research presents useful knowledge to the individuals and institutions operating in used car market to manage their resources effectively.