An Integrative Framework of Stakeholder Engagement for Innovation Management and Entrepreneurship Development

This article is the first to consolidate the state of scholarly research on stakeholder engagement in innovation management and entrepreneurship development. We hereby systematically review the relevant literature published over the past 27 years, and we integrate the various prominent research perspectives into a preliminary, multi-dimensional and integrative framework of stakeholder engagement; thus, interlinking the antecedent role of stakeholder engagement for innovation management and subsequent entrepreneurship development. Through this methodologically systematic review and framework development, we provide a more comprehensive and deeper understanding of the interaction between entrepreneurs and the various stakeholders, for enhancing innovation management and entrepreneurship development. In so doing, we consequently identify various research gaps and prescribe effective avenues for future works in this research stream. Conclusively, we discuss the implications of the stakeholder management perspective for the theory and the practice of entrepreneurship

Veri madenciliği teknikleri kullanılarak internetten alışveriş yapan tüketicilerin analizi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Anahtar kelimeler: E-ticaret, birliktelik kuralları, Apriori, Carma, Frequent Pattern Growth Bilişim teknolojilerinin gelişmesiyle verilerin toplandığı kaynaklar çeşitlilik kazanmış ve elde edilen verilerin çokluğu nedeniyle anlamlandırılması önem kazanmıştır. Bu çalışmada e-ticaret sektöründe faaliyet gösteren bir firmada en çok satılan ürünlerin analizinin yapılması, beraber satılan ürünlerin tespit edilerek depo içi operasyonel iyileştirilmesi, maliyetlerin azaltılması, çıkış süreçlerinin hızlandırılması amaçlanmıştır. Apriori algoritması birliktelik kurallarından en yaygın olanı olduğu, Frequent Pattern Growth algoritması yüksek performans gösterdiği ve Carma algoritması da daha fazla iyileştirme olanağı sunduğu için tercih edilmiştir. Söz konusu algoritmalar ile firmanın 6 aylık verileri kullanılarak, 10000 adet sipariş içindeki en çok satılan ürünler tespit edilmiştir. Analiz sonuçları 9.ayın 1200 siparişinin satış verileri ile karşılaştırılmış. En iyi sonucu veren Apriori algoritmasına göre belirlenen ilk ürün grubu olan X40-X39 kodlu ürünler tüm siparişlerin %5'ini kapsamaktadır. Siparişlerin %5 ile %1 aralığını kapsayan ilk 7 ürün grubu için, birlikte depo raflarına yerleşmesinin maliyete etkisi zaman etüdü yapılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçları, önerilen sistemin süreç iyileştirmeye olumlu etkisini doğrulamaktadır. Bulunan ürün gruplarının gelecekteki siparişlerde yer alıp almaması durumu yapay sinir ağları ile analiz edilmiştir. 9. ayı takiben 6 aylık süreç boyunca ürün grupların siparişlerde bulunacağı kanıtlanmıştır.Keywords: E-commerce, Association rules, Apriori , Carma, Frequent Pattern Growth With the development of information technologies, the sources where data collected have diversified and it has gained importance because of the multiplicity of data obtained. This study aims to analyze the top-selling products in a company operating in e-commerce sector, besides identifying the products sold together, improving operational performance in the warehouse, reducing the costs and expediting the release processes. The reasons of preferring algorithms used in the study were Apriori algorithm was the most common of the association rules, the Frequent Pattern Growth algorithm showed high performance and the Carma algorithm provided further improvement. These algorithms were used to identify the best-selling products in 10000 orders of using the company's 6-month data. The results of the analysis were compared with the sales data of the 9th month, consisting of 1200 order. The X40-X39 coded products, which are the first product group determined according to the Apriori algorithm which gives the best result, cover 5% of all orders. For the first 7 product groups covering 5% to 1% of the orders, the cost effect in bundle of products was analyzed by time study. The analysis results confirm the positive effect of the proposed system on process improvement. The determined product groups included in future orders was analyzed by artificial neural networks. During 6 month from 9. months, it has been proved that the product groups would be included in the order