• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS YBS 6005 Veri Analizi SEÇMELİ 3 0 0 8

Dersi Veren Birim

Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTAN KORUYAN

Dersi Alan Birimler

Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora

Dersin Amacı

İstatistik tekniklerin ve analizlerin doğru kullanımı için,özet bazı istatistikleri elde etmeden ve/veya hipotez testlerini gerçekleştirip karar vermeden önce verileri düzenlemek

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Belirli bir veri hakkında hızlı ve kolay bilgi sahibi olma 2   Aşırı gözlemleri bulabilme ve nasıl düzeltilebileceğini kavrama 3   Dirençli yöntemleri kullanabilme 4   Verileri özetlemek ve analiz için uygun hale getirebilme 5   Verileri görselleştirebilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Gövde-Yaprak gösterimi 2 Harf değerleri 3 Kutu grafikleri 4 Verilerin Dönüşümü 5 Dirençli doğrular 6 Artıkların Analizi 7 İlişkileri basitleştirmek için değişken dönüşümleri 8 Verilerin düzleştirilmesi 9 Medyan düzeltme 10 Rotogramlar 11 Görsel çok değişkenli teknikler 12 Paket programları ve uygulamaları 13 Öğrenci sunumları I 14 Öğrenci sunumları II

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1. Velleman, P. F. ve Hoaglin, D. C. (1981), Applications, Basics, and Computing of Exploratory Data Analysis, Duxbury Pres, Boston

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Etkinlikler ayrıntılı olarak Değerlendirme Yöntemleri ve İş Yükü Hesaplaması bölümünde verilmiştir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 PRJ PROJE 3 SUN SUNUM 4 YYS YARIYIL SONU SINAVI 5 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + PRJ * 0.20 + SUN * 0.20 + YYS* 0.40 6 BUT BÜTÜNLEME 7 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + PRJ* 0.20 + SUN * 0.20 + BUT* 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52 Vize Sınavına Hazırlık 1 10 10 Final Sınavına Hazırlık 1 20 20 Sunum Hazırlama 1 30 30 Rapor hazırlama 1 40 40 Final Sınavı 1 1 1 Vize Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 193

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 5 3 3 4 ÖK.2 5 3 3 4 ÖK.3 5 3 3 4 ÖK.4 5 3 3 4 ÖK.5 5 3 3 4