Sectoral analysis of investments in the startup ecosystem using artificial neural networks with the crunchbase dataset
Crunchbase veri setini kullanarak yapay sinir ağları ile startup ekosisteminde yatırımların sektörel analizi
- Tez No: 875858
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA BODUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Bu tez, Crunchbase veri setini ve yapay sinir ağlarını kullanarak girişim sermayesi yatırımlarını startup ekosistemi içinde detaylı bir şekilde analiz etmektedir. Çalışmanın temel odağı, sektörel yatırım eğilimlerini değerlendirmek ve gelecekteki yatırım fırsatlarını öngören tahmin modelleri geliştirmektir. İlk analiz, verinin temel özelliklerini belirlemek için tanımlayıcı istatistikleri kullanır, ardından yatırım manzarasındaki altta yatan desenleri ve ilişkileri tanımlamak için keşifsel veri analizi (EDA) uygulanmaktadır. Daha sonra, karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için yapay sinir ağları kullanılmaktadır, bu da hangi sektörlerin girişim sermayesi çekme olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin etmektedir. Sonuçlar, farklı sektörler arasında yatırım miktarlarında dikkate değer farklılıklar göstermektedir, bu da girişim sermayedarlarına stratejik karar verme süreçlerinde değerli içgörüler sunmaktadır. Çalışma ayrıca veri bütünlüğü ve sinir ağları modellerinin yorumlanabilirliği gibi zorlukları ele almakta, tahmin doğruluğunu ve güvenilirliği artırmak için gelişmiş makine öğrenimi teknikleri ve daha büyük veri setleri ile ileri araştırmalar önermektedir. Bu araştırma, sektöre özgü yatırım dinamiklerini derinlemesine anlamayı ve yatırımcılara gelecekteki girişimler için yüksek potansiyelli alanları belirlemede yardımcı olmayı, böylece startup ekosisteminde daha bilinçli yatırım stratejileri geliştirmeyi kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis conducts a detailed analysis of venture capital investments within the startup ecosystem using the Crunchbase dataset and artificial neural networks. The study's primary focus is on evaluating sectoral investment trends and developing predictive models to forecast future investment opportunities. Initial analysis employs descriptive statistics to outline fundamental data characteristics, followed by exploratory data analysis (EDA) to identify underlying patterns and relationships within the investment landscape. Subsequently, artificial neural networks are utilized to model complex and nonlinear relationships, predicting the sectors most likely to attract venture capital. Results highlight notable discrepancies in investment amounts across different sectors, offering valuable insights for venture capitalists in strategic decision-making. The study also addresses the challenges of data completeness and the interpretability of neural network models, recommending further research with advanced machine learning techniques and larger datasets to enhance predictive accuracy and reliability. This research enriches the understanding of sector-specific investment dynamics and aids investors in identifying high-potential areas for future ventures, ultimately facilitating more informed investment strategies in the startup ecosystem.
Benzer Tezler
- Fintek start up ekosisteminin destekleri: Destekleyen kuruluş ve startup perspektifiyle nitel bir analiz
The support of the fi̇ntech startup ecosystem: aqualitative analysi̇s from the perspectives of supportingorganizations and startups
EMRE BAYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKAN YAŞAR
- Startup şirketlerinin finansman kaynaklarına sektörel bazda erişim analizi
Sector-based analysis of access to funding sources for startup enterprises
ENES ESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BankacılıkKırklareli ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERNA AK BİNGÜL
- Endüstri 4.0 kapsamında robotik süreç otomasyonunun Türkiye'de uygulanabilirliği ve etkileri
The applicability and impacts of robotic process automation within the scope of industry 4.0 in Türkiye
MELİK CAN KARABULAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIğdır ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FESİH KESKİN
- Gelişmekte olan ülkelerde teknoloji politikalarının belirlenmesi ve Türkiye'deki durum
Technology policies in developing countries and the situatiın in Turkey
MEHPARE BARIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ
- Geçiş ekonomilerinde yabancı sermaye yatırımları ve Kırgızistan örneği
Foreign direct investments in transition economies: The case of Kyrgyzstan
NURBEK KARATALOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
EkonomiYıldız Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN TAŞTAN