Akademik Bilişim

Girişimcilerin Başarılı veya Başarısızlık Durumlarının Veri Madenciliği Yöntemleri ile Tahmini

Bekir POLAT Alptekin DURMUSOGLU

Abstract

Türkiye'deki işletmelerin % 99,8'i küçük ve orta ölçekli işletmelerdir ve ekonomide önemli bir yere sahiptirler. KOBİ'ler, özellikle de yeni kurulan KOBİ'lerin hayatta kalması önemlidir. Girişimcilerin başarısı için KOSGEB 3 yıl süreli destek vermektedir. Bununla birlikte, desteklenen girişimcilik projeleri hala başarısız olmakta ve bu projeler için ayrılan kaynağın israfına neden olmaktadır. Bu çalışma, veri madenciliği karar ağacı algoritması ile, önerilen girişimcilik projelerinin başarı ve başarısızlık olasılığını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Böylece, tahmin doğruluğu artacak ve REDDETMEK ve KABUL EDİLMESİ kararını bilimsel yaklaşıma dayandıracaktır. 2012-2014 yılları arasında KOSGEB Gaziantep Müdürlüğü tarafından değerlendirilen projeler, girişimcilerin yaş, cinsiyet, deneyim, eğitim, ortaklık yapısı, pazar, yer, sektör, personel ve sermaye özelliklerine göre analiz edilmiştir. Bu özelliklerin bir sonucu olarak, girişimci projelerinin başarılı olup olmadıklarına bakılmıştır. Girişimcilik projelerinden elde edilen veriler, ön işleme tabi tutularak WEKA 3.8.1 programına uyarlanmıştır. Veriler Karar ağacı algoritması ile sınıflandırılmıştır. Literatürdeki çalışmaların aksine, bu çalışmadaki başarılı ve başarısız özellikler, sınıflandırmada son derece tercih edilen Karar ağacı algoritması ile analiz edilmiştir. Literatürde C4.5 olarak bilinen karar ağacı algoritması ile veriler % 64 percentagesplit ile eğitilmiştir ve algoritma %81 başarı ile tahminde bulunmuştur. Ortaya çıkan ağacı etkileyen özellikler sırasıyla sermaye, ortak, konum ve yaş olarak görülmüştür.Ağacı etkilemeyen özellikler cinsiyet, eğitim, pazar, sektör ve personel olarak görülmüştür.



Conference
Akademik Bilişim
Keywords
Girişimcilik KOBİ Veri Madenciliği Sınıflandırma Karar Ağacı Algoritması J48 C45 Entrepreneurship SMEs Data Mining Classification Decision Tree Algorithm

Language
Turkish

Subject
Computer Science

Full Paper (PDF)

397 views
197 downloads