Girişimcilik projelerinin başarısının veri madenciliği algoritmaları ile tahmini

Türkiye'deki işletmelerin % 99,8'i küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ) olduğu için ekonomide önemli bir yere sahiptirler. KOBİ'lerin, 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 algoritmaları ile girişimcilik projelerinin başarı ve başarısızlık durumlarını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Böylece, tahmin doğruluğu artacak ve projeler hakkındaki kararlar bilimsel yaklaşıma dayandırılacaktır. Çalışmada kullanımak üzere 2012-2014 yılları arasında KOSGEB Gaziantep Müdürlüğü tarafından değerlendirilen projeler; 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 3.9.2 yazılımına uyarlanmıştır. Veriler C4.5, Naive Bayes, Logistic Regression, Random Forest ve Support Vector algoritmaları 10-katlamalı çarpraz doğrulama yöntemi kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonuçları kıyaslanmıştır ve en başarılı tahmini yapan algoritma %70,75 doğruluk ile C4.5 algoritması olmuştur. C4.5 algoritması sonucunda ağacı etkileyen özellikler sırasıyla sermaye, ortak, konum ve yaş olarak bulunmuştur. Ağacı etkilemeyen özellikler ise cinsiyet, eğitim, pazar, sektör ve personeldir.