DERS ADI

: İŞLETME ANALİTİĞİ

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
QMT 2009 İŞLETME ANALİTİĞİ ZORUNLU 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

İşletme (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. AYSUN KAPUÇUGİL İKİZ

Dersi Alan Birimler

İşletme (İngilizce)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   ÖÇ1: İş analitiğinin ve ilgili teknolojilerin gelişimini anlayabilir;
2   ÖÇ2: İşletme uygulamaları için öğrenme ve muhakeme yaklaşımlarını değerlendirebilir;
3   ÖÇ3: Stratejik hedeflerine göre kuruluşlar için en uygun stratejilere karar verebilir;
4   ÖÇ4: Amaca uygun istatistiksel raporlar tasarlayabilir ve geliştirebilir.
5   ÖÇ5: İstatistik, iş zekası ve ilgili yaklaşımların yardımıyla ileri analizler yürütebilir.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 İş Analitiğine Giriş, Temel Kavramlar Analiz Platformları Uygulama örnekleri
2 Verilerin Keşfi Veri Türleri, Veri Kalitesi, Veri Ön İşleme
3 Analiz Platformunun Tanıtımı
4 Tanımlayıcı istatistikler: Verileri Özetleme Temel İstatistikler ve Görselleştirmeler Rapor Tasarımı, Pano Tasarımı, Kritik Performans Göstergeleri
5 Tanımlayıcı istatistikler: Verileri Özetleme Temel İstatistikler ve Görselleştirmeler Rapor Tasarımı, Pano Tasarımı, Kritik Performans Göstergeleri
6 Çıkarımsal İstatistik Tahminleme, Hipotez Testi
7 Çıkarımsal İstatistik Tahminleme, Hipotez Testi
8 Veri Madenciliği ile Temel İşlemler Sınıflandırma Karar ağaçları, KNN, Naive Bayes
9 Veri Madenciliği ile Temel İşlemler Sınıflandırma Karar ağaçları, KNN, Naive Bayes
10 Veri Madenciliği ile Temel İşlemler Regresyon Analizi Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon
11 Veri Madenciliği ile Temel İşlemler Regresyon Analizi Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon
12 Kümeleme Birliktelik Kuralları K-ortalamalar Algoritması, Hiyerarşik Kümeleme
13 Kümeleme Birliktelik Kuralları K-ortalamalar Algoritması, Hiyerarşik Kümeleme
14 Projelerin Tamamlanması

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

* Dersler bilgisayar destekli işlenecektir.
* Teorik bölümler uygun iş senaryoları ile desteklenecektir. Bir programlama dili ve/veya analiz ortamı kullanılarak temel uygulamalar geliştirilecektir. Bu uygulamalara ilişkin kavramayı artırmak için ev ödevi verilebilir.
* Her öğrenci bir grup projesine katılacak ve her proje bir işletme problemi için kapsamlı bir uygulamayı içerecek şekilde hazırlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ARS ARA SINAV
2 ODV ÖDEV PROJE
3 YYS YARIYIL SONU SINAVI
4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + ODV* 0.40 + YYS * 0.30
5 BUT BÜTÜNLEME NOTU
6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + ODV* 0.40 + BUT * 0.30


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

1. Sınavlar, iş analitiğinin teorik altyapısının anlaşılması ve iş dünyasındaki uygulamalarının değerlendirilmesi üzerine olacaktır.
2. Dönem projesi, önerilen çalışmadaki yaklaşımlar ve teknolojiler ve iş analitiği ile ilgili stratejilerle uyumu temelinde değerlendirilecektir.

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 1 12
Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15
Ödev Hazırlama 4 2 8
Final Sınavına Hazırlık 1 20 20
Proje Hazırlama 1 25 25
Vize Sınavı 1 1,5 2
Final Sınavı 1 1,5 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 126

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14PK.15
ÖK.111535133
ÖK.233535133
ÖK.333535433
ÖK.433535433
ÖK.533535233