İş analitiği : excel uygulamalı yönetsel karar verme ve veri analizi
tarafından
 
Akar, Cüneyt.

Başlık
İş analitiği : excel uygulamalı yönetsel karar verme ve veri analizi

Yazar
Akar, Cüneyt.

ISBN
9789752447950

Yazar Ek Girişi
Akar, Cüneyt.

Basım Bilgisi
1. Baskı, Bursa, 2018.

Fiziksel Tanımlama
374 sayfa : tablo, şekil ; 28 cm.

Genel Not
Dizin var.

İçerik
BÖLÜM1 İŞ ANALİTİGİ: TEMEL KAVRAMLAR VE İLKELER 1.1 İş Analitiğinin Tanımı 3 1.2 Neden İş Analitiği? 8 1.3 İş Analitiğinin İlişkili Olduğu Kavram ve Disiplinler 12 1.4 İş Analitiğinde Analiz Çeşitlerinin Sınıflandırılması 14 1.4.1 Tanımlayıcı Analitik 14 1.4.2 Kestirmeci Analitik 15 1.4.3 Öngörümleyici Analitik 15 DEGERLENDİRME SORULAR! 16 BÖLÜM2 VERİ KAVRAM/NA GİRİŞ 2.1 Veri ve Veri Seti Kavramları 17 2.2 Veri Kaynakları 19 2.3 Verilerin Sınıflandırılması 22 2.4 Veri Toplama Araçları 27 2.5 Birim, Değişken Kavramı ve Değişken Türleri 30 2.6 Değişken/erin Ölçme Düzeyleri (Ölçekler) 31 DEGERLENDİRME SORULAR! 34 BÖLÜM3 VERİ DÜZENLEME ve ÖZETLEME 3.1 Genel Veri Düzenleme Tipleri 35 3.1.1 Basit Seri 35 3.1.2 Frekans Serisi 38 3.1.3 Sınıflanmış Frekans Serisi 42 3.1.4 Orta Nokta Değeri, Bağıl Frekans, Birikimli Frekans ve Birikimli Bağıl Frekans 45 3.2 Eğilim Ölçüleri 48 3.2.1 Aritmetik Ortalama 49 3.2.2 Geometrik Ortalama 59 3.2.3 Tepe Değer (Mod) 65 3.2.4 Ortanca (Medyan) 68 3.2.5 Dilimler (Kantiller) 73 3.3 Değişkenlik Ölçüleri 79 3.3.1 Değişim Aralığı 79 3.3.2 Varyans ve Standart Sapma 80 3.3.3 Değişim Katsayısı 85 DEGERLENDİRME SORULAR! 90 BÖLÜM4 VERİ GÖRSELLEŞTİRME 4.1 Veri Grafikleri 93 4.1.2 Pasta Grafiği 96 4.1.3 Pareto Grafiği 97 4.1.4 Histogram 98 4.1.5 Kutu-Bıyık Grafiği 99 4.1.6 Serpilme Grafiği 100 4.2 Çözücü ve Veri Çözümleme 102 4.3 Pivot Tablolar 104 DEGERLENDİRME SORULAR! 110 BÖLÜMS OLASILIK DAGILIMLARI 5.1 Kesikli Olasılık Dağılımları 112 5.1.1 Binom Dağılımı 112 5.1.2 Poisson Dağılımı 116 5.2 Sürekli Olasılık Dağılımları 119 5.2.1 Normal Dağılım 119 5.2.1.1 Standart Normal Dağılım 121 DEGERLENDİRME SORULAR! 135 BÖLÜM6 ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME DAGILIMI 6.1 Örneklemede Temel Kavramlar 137 6.2 Örnekleme Yöntemleri 139 6.2.1 Rassal Olmayan Örnekleme 140 6.2.1.1 Kolayda Örnekleme 140 6.2.1.2 Uzman Örneklemesi 140 6.2.1.3 Yoğunluk Örneklemesi 140 6.2.1.4 Kota Örneklemesi 140 6.2.1.5 Kartopu Örneklemesi 141 6.2.2 Rassal Örnekleme 141 6.2.2.1 Basit Rassal Örnekleme 141 6.2.2.2 Sistematik Örnekleme 141 6.2.2.3 Katmanlı Örnekleme 141 6.2.2.4 Küme Örnekleme 142 6.2.2.5 Aşamalı Örnekleme 142 6.3 Örnekleme Dağılımı ve Standart Hata 142 6.4 Merkezi Limit Teoremi 143 6.5 Ortalamaların Örnekleme Dağılımı 144 6.6 Oranların Örnekleme Dağılımı 148 6.7 Örnek/em Büyüklüğünün Belirlenmesi 153 DEGERLENDİRME SORULAR! 160 BÖLÜM 7 TAHMİN VE GÜVEN ARALIKLARI 7.1 Tahmin, Tahminci ve Nokta Tahmini 161 7.2 Aralık Tahmini 163 7.3 Ortalama İçin Güven Aralığı 163 7.4 Oran için Güven Aralığı 167 7.5 Bağımsız Gruplarda Ortalama/ar Farkı İçin Güven Aralığı 168 7.6 İki Oran Farkı İçin Güven Aralığı 170 DEGERLENDİRME SORULAR! 180 BÖLÜMB HİPOTEZ TESTLERİ 8.1 Hipotez 181 8.2 Hipotez Testi ve Hipotez Testinde Hatalar 182 8.3 Tek Anakütle Ortalama Testleri 187 8.4 Tek Anakütle Oran Testleri 191 8.5 Bağımsız Gruplarda Anakütle Ortalamaları Arasındaki Fark Testleri 193 8.6 Anakütle Oranları Arasındaki Fark Testleri 197 DEGERLENDİRME SORULAR! 207 BÖLÜM9 KOVARYANS, KORELASYON VE REGRESYON 9.1 Kovaryans ve Korelasyon Katsayısı 209 9.2 Basit Doğrusal Regresyon 225 9.2.1 Temel Varsayımlar 227 9.2.2 Parametre Tahminleri 228 9.2.3 Belirlilik (Determinasyon) Katsayısı 232 9.2.4 Basit Doğrusal Regresyonda Katsayıların Testi 235 DEGERLENDİRME SORULAR! 241 BÖLÜM 10 ÖNGÖRÜ TEKNİKLERİ 10.1 Naif (Naive) Öngörü Yöntemi 243 10.2 Basit Hareketli Ortalamalar Yöntemi 246 10.3 Üstel Düzeltme Yöntemi 252 10.4 Öngörü Performansı Değerlendirme Kriterleri 261 DEGERLENDİRME SORULAR! 264 BÖLÜM 11 SİMÜLASYON 11.1 Simülasyon Kavramı 265 11.2 Monte Car/o Simülasyonu 267 11.3 Monte Car/o Simülasyon Süreci 270 DEGERLENDİRME SORULAR! 281 BÖLÜM 12 DOGRUSAL PROGRAMLAMA 12.1 Doğrusal Programlamanın Temel Yapısı 284 12.2 Doğrusal Programlama Modelinin Varsayımları 287 12.3 Doğrusal Programlama Modellerinin Oluşturulması 289 12.4 Doğrusal Programlama Modellerinin Çözümü: Simplex Yöntemi 297 12.5 "Çözücü" ile Doğrusal Programlama Çözümü 311 DEGERLENDİRME SORULAR! 315 BÖLÜM13 KARAR ANALİZİ 13.1 Kazanç (Ödemeler) Matrisi 316 13.2 Belirsizlik Altında Karar Verme 318 13.2.1 Maksimaks İyimserlik Kriteri 318 13.2.2 Maksimin Kötümserlik Kriteri 319 13.2.3 Minimaks (Savage) Pişmanlık Kriteri 319 13.2.4 Gerçekçilik (Hurwicz) Kriteri 320 13.2.5 Rasyonellik (Laplace) Kriteri 321 13.3 Risk Koşullarında Karar Verme 326 13.3.1 En Büyük Olasılık Kriteri 326 13.3.2 Beklenen Değer Kriteri 326 13.3.3 Beklenen Fırsat Kaybı Kriteri 327 13.3.4 Tam Bilginin Beklenen Değeri 327 13.4 Karar Ağaçları 331 DEGERLENDİRME SORULAR! 338 BÖLÜM 14 ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ 14.1 Analitik Hiyerarşi Sürecı.· 33 9 14.2 Analitik Hiyerarşi Sürecinin Aşamaları 340 14.2.1 Amaç, Kriter, Alt Kriter ve Seçeneklerin Belirlenmesi 340 14.2.2 Karar Hiyerarşisinin Oluşturulması 340 14.2.3 İkili Karşılaştırmaların Yapılması ve Karşılaştırmalar Matrisi 341 14.2.4 Ağırlıkların (Önem Derecelerinin) ve Tutarlılık Oranlarının Hesaplanması 343 14.2.5 En iyi Seçeneğin Belirlenmesi 345 DEGERLENDİRME SORULAR! 359

Özet
İnsan Kaynakları Yöneticilerinin Rollerinin Gelişim Süreci İnsan Kaynakları Yöneticilerinin Değişen Rolleri Yetkinlik Kavramı ve İnsan Kaynakları Yöneticilerinin Yetkinlikleri İnsan Kaynakları Yöneticilerinin Değişen Rolleri ve Yetkinliklerine İlişkin İlaç Sektöründe Bir Araştırma

Konu Başlığı
Industrial management.
 
Endüstriyel yönetim.
 
Management.
 
Yönetim.
 
Business analytics.
 
İş analitiği.


LibraryMateryal TürüDemirbaşYer NumarasıDurumu / Lokasyon / İade Tarihi
Ekonomi KütüphanesiKitapEKOBKN0011231658.4034 AKA 2018Eskişehir Yolu Yerleşkesi Genel Koleksiyon