Bulanık Kümeleme Analizi  Kullanarak Türkiye’yi Ziyaret Eden  Yabancı Turistlerin Profillerinin  Belirlenmesi

Muhammet Oğuzhan YALÇIN; Nevin Güler DİNCER

Makale detayları

Bulanık Kümeleme Analizi Kullanarak Türkiye’yi Ziyaret Eden Yabancı Turistlerin Profillerinin Belirlenmesi

Yazarlar:

Muhammet Oğuzhan YALÇIN | Nevin Güler DİNCER

Yayıncı:

İstanbul Okan Üniversitesi

Dergi:

Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar 2015 Issue 601, pp.25-37

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2015

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000791458

Sıklık:

Aylık

pISSN:

1307-7112

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

The aim of this study is to cluster the foreign tourists visiting our country according to their nationalities in terms of some socio-economic variables and thus to find out foreign tourist profile visiting our country and the countries hosting similar tourist profile. For this purpose, we obtained data concerning 35 countries and 5 main categories including level of education, working condition, visiting purpose, main source of information, age group-gender and tourism income for 2014. First of all, socio-economic variables considered as being important in terms of tourism income are prioritized via pairwise comparison. New data set is obtained by multiplication of the raw data with the vector of prioritization and clustering process has been applied to this new data set. Each data set is separated into 3 clusters. The objective in here is to find the countries being “Important”, of “Average Importance” and of “Low Importance” in terms of tourist income. It is thought that these clustering results are a guide in developing common tourism management and strategies of tourism marketing for the countries having similar tourist profile.

 

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’yi ziyaret eden yabancı turistlerin bazı sosyoekonomik değişkenler açısından milliyetlerine göre kümelemek ve böylece Türkiye’yi ziyaret eden yabancı turist profilini ve benzer turist profiline sahip ülkeleri ortaya koymaktır. Bu amaca yönelik olarak TUIK resmi web sitesinden 35 ülke, eğitim, çalışma durumu, geliş nedeni, yaş-cinsiyet ve gelir düzeyi olmak üzere 5 ana kategoriye ilişkin 2014 yılı verileri elde edilmiştir. Çalışmada ilk olarak turizm geliri açısından önemli olduğu varsayılan değişkenler ikili karşılaştırmalar yoluyla önceliklendirilmiştir. Önceliklendirme vektörü ham veriler ile çarpılarak yeni veri seti elde edilmiş ve kümeleme işlemi bu veri setine uygulanmıştır. Her veri seti 3 kümeye ayrılmıştır. Burada amaç her bir kategori için turizm geliri açısından “Önemli”, “Orta Önemli” ve “Az Önemli” ülkeleri belirlenmektir. Bu şekilde bir kümeleme sonucunun, benzer profile sahip ülkeler için ortak turizm yönetim ve turizm pazarlama stratejileri geliştirilmesi açısından yol gösterici olacağı düşünülmektedir.

Makale detayları

Bulanık Kümeleme Analizi Kullanarak Türkiye’yi Ziyaret Eden Yabancı Turistlerin Profillerinin Belirlenmesi

Yazarlar:

Muhammet Oğuzhan YALÇIN | Nevin Güler DİNCER

Yayıncı:

İstanbul Okan Üniversitesi

Dergi:

Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar 2015 Issue 601, pp.25-37

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2015

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000791458

Sıklık:

Aylık

pISSN:

1307-7112

Bulanık Kümeleme

Gustafson-Kessel Algoritması

Turist Profili

Sayı

Makale detayları

Bulanık Kümeleme Analizi Kullanarak Türkiye’yi Ziyaret Eden Yabancı Turistlerin Profillerinin Belirlenmesi

Yazarlar: Muhammet Oğuzhan YALÇIN | Nevin Güler DİNCER

Yayıncı: İstanbul Okan Üniversitesi

Dergi: Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar 2015 Issue 601, pp.25-37

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 2/2015

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000791458

Sıklık: Aylık

pISSN: 1307-7112

Bulanık Kümeleme

Gustafson-Kessel Algoritması

Turist Profili

Sayı

Yazarlar:

Muhammet Oğuzhan YALÇIN | Nevin Güler DİNCER

Yayıncı:

İstanbul Okan Üniversitesi

Dergi:

Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar 2015 Issue 601, pp.25-37

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2015

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000791458

Sıklık:

Aylık

pISSN:

1307-7112