Examination of Cities in Turkey with Cluster Analysis According to Tourism Data

JEL Codes: C38, L83, Z32Tüm ülkelerde olduğu gibi Türkiye’de de turizm ekonomide önemli yer tutan sektörlerdendir. Bu çalışmada, illerin turizm istatistiklerine göre kümelenerek benzerlik ve farklılıklarının ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Yöntem olarak Ward tarafından önerilen birleştirici hiyerarşik kümeleme tekniği kullanılmıştır. Uzaklık ölçütü olarak kareli Öklid uzaklığı kullanılmıştır. Ziyaretçi konaklama istatistikleri yanında illerin turizm kapasitelerini gösteren değişkenler de analize dâhil edilmiştir. Yabancı ve yerli ziyaretçiler için kümeleme ayrı ayrı yapılarak illerin farklı ziyaretçi türlerinde benzerlikleri incelenmiştir. Bulgulara göre, Antalya ve İstanbul hem yabancı hem yerli ziyaretçi istatistikleri bakımından diğer illerden daima ayrışmaktadır. Yabancı ziyaretçiler açısından iller benzer turizm potansiyellerine göre kümelenirken yerli ziyaretçiler açısından farklı turizm potansiyelindeki iller aynı kümelerde bulunabilmektedir. Bu sonuç yabancıların deniz, kültür, doğa turizmi gibi tasniflere göre ziyaret tercihleri yaptıklarını göstermektedir.As in all countries, in Turkey, tourism is one sector holds an important place in the economy. In this study, it is aimed to reveal the similarities and differences by clustering the provinces according to tourism statistics. The unifying hierarchical clustering technique proposed by Ward was used as a method. Squared Euclidean distance was used as the distance measure. In addition to visitor accommodation statistics, variables showing the tourism capacities of the provinces are also included in the analysis. Clustering was made for foreign and domestic visitors, and the similarities of the provinces in different types of visitors were examined. According to the findings, Antalya and Istanbul always differ from other provinces in terms of both foreign and domestic visitor statistics. In terms of foreign visitors, provinces are clustered according to their similar tourism potentials, while in terms of domestic visitors, provinces with different tourism potentials can be located in the same clusters. This result shows that foreigners make visit preferences according to the classifications such as sea, culture and nature tourism