Bölgesel sanayi kümelenmelerinin belirlenmesine yönelik bilgi çıkarımı yoluyla yeni bir tanımlama modeli önerisi
Proposal for a new identification model through knowledge discovery to identify regional industrial clusters
- Tez No: 951203
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TAHSİN ÇETİNYOKUŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bölgesel sanayi kümelenmeleri, bölgenin rekabet gücünü artırma ve ekonomik kalkınmayı destekleme konusundaki etkilerinden dolayı politika yapıcılar tarafından stratejik bir kalkınma aracı olarak benimsenmektedir. Herhangi bir bölgede bir sanayi kolunda kümelenme potansiyelinin varlığının tespiti, bu alanda politika geliştirme sürecinin başlangıç noktası kabul edilmektedir. Ancak, kümelenme potansiyelinin tespiti için araştırmacılar ve uygulayıcılar tarafından benimsenmiş tek bir standart yaklaşım bulunmamaktadır. Bununla birlikte, istihdam verileri gibi sayısal veriler üzerinden, daha kümelenme çalışmalarına başlamadan önce bölgelerin sektörel yoğunluğuna ilişkin bir kanaat edinilmesi, daha sonra ise kümelenme potansiyeli olan bölgelerde yapılacak nitel analizlerle küme aktörleri arasındaki işbirliğinin araştırılması önerilen yaklaşımdır. Yerellik katsayısı ve üç yıldız analizi, kolay anlaşılması ve kolay uygulanabilmesı, sonuçların yorumlanması uzmanlık gerektirmemesi gibi nedenlerle kümelenme potansiyelinin tespitinde yaygın bir şekilde kullanılan nicel analiz yöntemlerindendir. Ancak bu yöntemlerin farklı kaynaklardan alınan belirli zaman dilimindeki türetilmiş statik veriler üzerinden uygulanması, uygulamaya yönelik bazı kısıtlamaları beraberinde getirmektedir. Bu kısıtlamalar arasında, tek bir parametre ile sonuç üretme zorunluluğu ve sonuç üretebilmek için sezgisel olarak belirlenen eşik değerine ihtiyaç duyulması sayılmaktadır. Bu tez çalışmasında, öncelikle veri ambarı yapısı, Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP) araçları ve Çok Boyutlu Sorgu Dili (MDX) kullanılarak yerellik katsayısı ve üç yıldız analizi yöntemlerinin uygulamaya yönelik kısıtlamalarına çözüm geliştirilmiştir. Daha sonra, OLAP üzerinde yapılandırılan veriler kullanılarak, veri ölçeklendirme yöntemleri, mesafe ölçüm yöntemleri ve kümeleme algoritmaları gibi bilgi çıkarım araçlarıyla yerellik katsayısı ve üç yıldız analizi yöntemlerinin yapısal kısıtlarına çözüm getiren alternatif bir yöntem önerisi sunulmuştur. OLAP teknolojisinin esnekliğini ve veri madenciliğinin bilgi keşif yeteneğini birleştiren Çevrimiçi Analitik Madencilik (OLAM) mekanizmasının, bölgesel sanayi kümelenme potansiyelinin tespitinde kullanılmasının, karar vericilere etkin karar desteği sağlayabileceği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to the competitive advantages it provides, industrial clusters are adopted by policymakers as an important development tool. The identification of clustering potential in a specific industrial sector in a region is considered the starting point for policy development in this field. However, there is no single standardized approach adopted by researchers and practitioners for identifying clustering potential. Nevertheless, it is recommended to form an opinion on the sectoral concentration of a region through numerical data, such as employment data, before starting clustering studies, and to investigate the cooperation between cluster actors in regions with potential through qualitative analyses. Location coefficient and three-star analysis are widely used quantitative analytical methods due to their ease of understanding and application, without requiring specialized knowledge. However, the application of these methods using derived static data obtained from different sources over a specific time period presents some practical limitations. These limitations include the need to produce results based on a single parameter and the requirement to heuristically determine a threshold value to generate results. In this thesis, a solution to the practical limitations of the location coefficient and three-star analysis methods is developed using the data warehouse structure, Online Analytical Processing (OLAP) tools, and Multi-Dimensional Expression (MDX) language. Then, an alternative method that addresses the structural limitations of these methods is proposed by using data scaling methods, distance measurement techniques, and clustering algorithms, which are information extraction tools, with the data structured on OLAP. It is concluded that the use of the Online Analytical Mining (OLAM) mechanism, which combines the flexibility of OLAP technology with the knowledge discovery capabilities of data mining, in identifying regional industrial clustering potential can generate effective results in providing decision support to policymakers.
Benzer Tezler
- Exploring the spatial determinants in different types of retail clusters the case study of Üsküdar
Farklı ticaret kümelerine etki eden mekansal faktörlerin incelenmesi Üsküdar örneği
CANSIN AKBAŞ
- Yeni bir kümeleşme modeli olarak organize sanayi bölgelerinin yeniden örgütlenmesi (İzmir AOSB örneği)
Reorganization of the industrial estates as a new model for clustering case:“İzmir AOSB”
NESLİHAN KARATAŞ
- Lojistik kümelenmelerin oluşumu üzerine bir araştırma: Ankara Lojistik Üssü örneği
A research on the formation of logistics clusters: The case of Ankara Logistics Base
KÜBRA YILDIRIM
- Yerel/bölgesel kalkınmada kurumsal dönüşüm: Yeni sanayi bölgeleri
Institutional turn in local/regional development: New industrial districts
BAHAR BAYSAL
