İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi
|
|
- Su Zarakolu
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant 1, Alp Kut 1, Medi Ventura 2, Hakan Altınok 2, Benal Altınok 2, Elvan Altınok 2, Murat Ihlamur 2 1 Dokuz Eylül Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir 2 Netsis, Netle, Analyzer, İzmir derya@cs.deu.edu.tr, alp@cs.deu.edu.tr, medi.ventura@netsis.com.tr, hakan@e-analyzer.net, benal.altinok@netle.com.tr, elvan@e-analyzer.net, murat.ihlamur@netsis.com.tr Özet: Bu bildiri, iş zekası çözümlerinde kullanılabilecek, veri madenciliğindeki çok boyutlu birliktelik kuralları analizini içermektedir. Çalışmanın amacı, çok boyutlu verilerdeki gizli kalmış örüntüleri, ilişkileri ve değişimleri kurallar halinde keşfedebilmeyi sağlamaktır. Çalışmada, FP- Growth algoritmasının çok boyutlu birliktelik kuralları analizinde kullanılabileceği bir model önerilmektedir. Modelin kullanılabilirliğini arttırmak için geliştirilen OLAP küp yapısına dayalı bir yazılım çerçevesi de anlatılmaktadır. Çalışma, ayrıca çok boyutlu birliktelik kuralları analizi tekniğiyle gerçekleştirilen, pazar sepet analizi ile ilgili örnek bir uygulama da içermektedir. Anahtar Sözcükler: Veri Madenciliği, İş Zekâsı, Birliktelik Kuralları Analizi. A New Approach for Quality Function Deployment: An Application Abstract: This paper covers multi-dimensional association rule analysis in data mining which is able to use for business intelligent solutions. The purpose of the study is to discover hidden patterns, associations, and changes as rules. It proposes a model implemented with FP-Growth algorithm for multidimensional association rule analysis. A software framework based on OLAP cubes, which was developed to increase the usability of the model, is also explained. This paper also contains a case study for market basket analysis using multi-dimensional association rule mining technique. Keywords: Data Mining, Business Intelligence, Association Rule Mining. 1. Giriş Birliktelik kuralları analizi, yaygın olarak kullanılan veri madenciliği yöntemlerinden birisidir. Veriler arasındaki birlikteliklerin, ilişkilerin ve bağıntıların kurallar halinde bulunması işlemidir. Veri nesneleri arasındaki ilginç ilişkiler ve eş zamanlı gerçekleşen durumlar araştırılır. Bir birliktelik kuralına örnek olarak X ve Y ürününü satın alan müşterilerin %80 olasılıkla C ürününü de satın alması verilebilir. Bu tür birliktelik kuralları, söz konusu nesneler ile ilgili durumun sıklıkla tekrarlanması durumunda anlamlıdır. Birliktelik kuralları analizi; ticaret, finans, mühendislik, fen ve sağlık sektörlerinin birçok alanlarında kullanılmaktadır. Örneğin, pazar sepet analizlerinde sıklıkla birlikte satılan ürünleri tespit etmek, web sayfalarında ziyaretçilerin hangi sayfaları birlikte tıkladığını araştırmak, bağıntılı olarak geçirilen hastalıkları belirlemek için kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, iş zekası çözümlerinde kullanılabilecek, çok boyutlu birliktelik kuralları analizini içeren bir model önerilmektedir. OLAP küpleri üzerinde FP-Growth algoritmasının 215
2 İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant, Alp Kut, Medi Ventura, Hakan Altınok, Benal Altınok, Elvan Altınok, Murat Ihlamur çalıştırılmasına dayalı olarak geliştirilmiş bir yazılım çerçevesi anlatılmaktadır. Çalışmada ayrıca gün, şube, satılan ürünler gibi çok boyutlu bir mağazacılık verisinde gerçekleştirilen pazar sepet analizi uygulaması da sunulmaktadır. Bu uygulamanın amacı, hangi şubelerde, hangi günlerde, hangi ürünlerin satıldığına yönelik gizli kalmış bilgileri keşfetmektir. Veri madenciliği ile elde edilebilecek bilgilerle, gün ve şubeler düzeyinde satış tahminleri, promosyon uygulamaları ve reyon dizilişleri yapılabilmektedir. Bildirinin ikinci bölümünde, konu ile ilgili yapılmış önceki çalışmalar hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde, tek boyutlu ve çok boyutlu birliktelik kurallarının temel kavramları ve farkları anlatılmaktadır. Dördüncü bölümde, algoritma detayları verilmektedir. Beşinci bölümde, örnek olarak gerçekleştirilen çok boyutlu pazar sepet analizi uygulaması sunulmaktadır. Bildiri, sonuçların aktarıldığı ve gelecek çalışmaların belirtildiği altıncı bölüm ile sona ermektedir. 2. Önceki Çalışmalar Çok boyutlu birliktelik kuralları analizi çeşitli çalışmalarda farklı algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Örneğin; Xu ve Wang [12] [13] bu konu ile ilgili yaptıkları çalışmalarında, 4 seviyeli bağlaçlı liste veri yapısı kullanan ve veritabanını sadece bir kere tarayan yeni bir algoritma geliştirmişlerdir. Algoritmada kullanılan indeks yapısı ve istatistiksel frekans hesaplamaları ile geleneksel yöntemlere göre daha hızlı bir model ortaya koymuşlardır. Lin, Tseng ve Wang [8] çevrimiçi olarak OLAM (On-Line Association Mining) küplerinden çok boyutlu birliktelik kurallarının bulunması konusunda çalışmalar yapmışlardır. Ayrıca bu küpleri kullanan OMARS adını verdikleri bir yazılım çerçevesi geliştirmişlerdir. Bu yazılım çerçevesi ile kullanıcıların OLAP benzeri sorgu oluşturmasını sağlayan bir arayüz hazırlamışlardır. 216 Çok boyutlu birliktelik kuralları analizini başka metotlarla birleştirerek yapan çalışmalar bulunmaktadır. Örneğin; Khare ve arkadaşları [7] bulanık mantık ile çok boyutlu birliktelik kuralları analizi yaparken kuralları oluşturan kısıt değerlerinin bulanık değerler olarak ifade edilmesini ortaya atmışlardır. Bu yöntem ile daha geniş değerli kategorilerin işlenebilmesini sağlayarak, daha yüksek destek değerli birliktelik kuralları elde edebilmişlerdir. Sug [11] yaptığı çalışmada çok boyutlu birliktelik kuralları ile karar ağaçları yöntemini oluşturmuştur. Pandey ve Pardasani [10] yaklaşımlı küme modeli ile çok boyutlu birliktelik kurallarını iki adımda keşfedebilmektedirler. Birinci adımda, ilgili tablolar birleştirilerek yeni veri setini elde edilmiş, ikinci adımda ise seçilen boyutların ikili kodlama sistemine göre oluşturulması ve birliktelik kurallarının bulunması gerçekleştirilmiştir. Çok boyutlu birliktelik kuralları analizini değişik alanlarda uygulayan çalışmalar da bulunmaktadır. Örneğin; Song-Bai He ve arkadaşları [6] trafik kazalarına neden olan faktörleri çok boyutlu birliktelik kuralları yöntemiyle incelemişlerdir. Taşıt tipi, zaman, bölge, ehliyet süresi, hava şartları gibi faktörlerle trafik kazalarının ilişkilerini çok boyutlu araştırmışlardır. Doğan ve Çamurcu [3] eğitime yönelik veri madenciliği çalışması yaparak, çevrimiçi bir test değerlendirme aracı ile yanlış seçenekleri çok boyutlu analiz etmişler ve sıklıkla birlikte yapılan yanlışları bulabilmişlerdir. Bu bulgulara dayanarak testlerin temel ve alt kavramlarının yeniden güncellenebilmesi hedeflenmektedir. 3. Birliktelik Kuralları Temel Kavramları Bir veritabanını tablosunda, VT, yer alan tüm nesnelerin N = {n 1,n 2,n 3,...,n m } olarak ifade edildiğini düşünelim. Bu durumda veritabanı tablosunda VT={H 1, H 2, H 3,...,H t } yer alan bir hareket kaydındaki, k nesne, tüm nesneler kümesinin bir alt kümesi, H j N, H j = {n j1,n j2,n j3,...,n jk } olacaktır. Bir birliktelik kuralı, X ve Y, N tüm nesneler kümesinin bir alt kü-
3 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi mesi, X N, Y N ve X Y= Ø olmak üzere X Y biçiminde bir bağımlılık ifadesidir. Bu ifade ile X nesnesi/nesneleri, Y nesnesini/nesnelerini belirler. Başka bir deyişle Y nesnesi/ nesneleri, X nesnesine/ nesnelerine bağımlıdır denir. Veritabanı kayıtlarında, nesnelerin gruplandırılması ile elde edilen bağımlılık ilişkilerinin yüzde yüz geçerli olması beklenemez. Ancak, çıkarsaması yapılan kuralın, veritabanının önemli bir kısmı tarafından desteklenmesi, yani söz konusu durumun sıkça görülüyor olması gerekir. Bu nedenlerden dolayı, bir X Y birliktelik kuralı destek ve güven eşik değerlerini sağlayacak biçimde üretilir. Destek değeri, X ve Y nesnelerinin birlikte bulunduğu kayıt sayısının, veritabanındaki tüm kayıt sayısına oranı olarak hesaplanır. Güven değeri ise, X ve Y nesnelerinin birlikte bulunduğu kayıt sayısının, X nesnesinin (veya nesnelerinin) bulunduğu kayıt sayısına oranıdır. Destek ve güven ifadeleri 0 ile 1 arasında değişir ve ne kadar 1 e yakınlarsa nesneler arasında o kadar güçlü ilişki olduğunu gösterirler. Dolayısıyla, bağıntının önemli olması için her iki değerin de olabildiğince yüksek olması gereklidir. Destek(X Y = P(X ) Y ) (3) Güven(X Y) = P(Y X) = P(X Y)/P(X) 3.1. Tek Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Tek boyutlu birliktelik kuralları, tek bir karşılaştırma elemanı yada özellik içeren birliktelik kurallarıdır. Örneğin; sadece satın alma önergesi içeren basit bir pazar sepet analizinde kullanılan kural türüdür. SatınAlma( A ürünü ) SatınAlma("B ürünü") (%60) 3.2. Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Çok boyutlu birliktelik kuralları, birden fazla karşılaştırma elemanı yada özellik içeren birliktelik kurallarıdır. Örneğin; müşterilerin hangi şubeden, hangi gün, neler satın aldığı gibi birden fazla özelliği içeren kurallar, Şekil 1 de gösterilen örnek OLAP küpü üzerinden keşfedilebilmektedir. Şube( Cihan ) Λ Gün( Salı ) SatınAlma("A ürünü") (%15) Destek(X Y = ) X Y / V T (1) Güven(X Y) = Destek(X Y) / Destek(X) X Y / VT = X / VT = X Y / X Destek, veri setinde bu bağıntının ne kadar sık olduğunu, P(X Y) ; güven de X nesnesinin olması durumunda hangi olasılıkla Y nesnesini de olacağını söyler, P (Y X). 217 Şekil 1. OLAP küp örneği Yöneticiler ve analistler, çalışmaları sırasında çok boyutlu olarak tanımlanan verileri yatay
4 İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant, Alp Kut, Medi Ventura, Hakan Altınok, Benal Altınok, Elvan Altınok, Murat Ihlamur veya düşey eksenlerde çakıştırarak görebilmektedirler. Örneğin; demografik veriler (yaş, cinsiyet, eğitim durumu vb.), sayısal veriler (adetler, işlem miktarları, bütçelenen değerler vb.), ürün özellikleri (renk, boyut vb.) ve zaman gibi farklı açılardan bakılarak daha ayrıntılı analizler yapabilmektedirler. Analizde göz önünde bulundurulacak veri boyutlarının, B={B 1,B 2,B 3,...,B t }, veritabanı tablosunun da VT={H 1, H 2, H 3,...,H t } olarak ifade edildiğini düşünelim. Bu durumda veritabanı tablosunda yer alan bir hareket kaydı H i ={b i1,b i2,b i3,...,b it } olacaktır. B i boyutunun içerdiği tanım kümeleri (domain) ile b ij ϵ B i ifadesi kullanılabilmektedir. Bu durumda VT veritabanı tablosu B 1 X B 2 X X B t çapraz çarpımının alt kümesi olmaktadır. Çok boyutlu birliktelik kuralları genel olarak iki türe ayrılır. Karşılaştırma elemanları tekrar etmeyen kurallar boyutlar arası birliktelik kuralları, tekrar eden kurallar ise hibrit birliktelik kuralları olarak adlandırılır. Boyutlar arası birliktelik kuralı örneği: Şube( Cihan ) Λ Gün( Salı ) SatınAlma("A ürünü") Hibrit birliktelik kuralı örneği: Şube( Cihan ) Λ Gün( Salı ) Λ SatınAlma( A ürünü ) SatınAlma("B ürünü") adı verilen sıkıştırılmış bir ağaç veri yapısında tutmasıdır. Ayrıca algoritma tüm veritabanı sadece iki kez taramaktadır. Birinci tarama, tüm nesnelerin destek değerlerinin hesaplanması için, ikincisi tarama ise ağaç veri yapısının oluşturulması içindir. Şekil 2 de FP-Growth algoritmasının genel yapısı gösterilmektedir. Algoritmada öncelikle veritabanındaki her bir nesnenin destek değerleri hesaplanmaktadır. Destek değerleri, algoritmaya girdi olarak verilen destek eşik değerine büyük ve eşit olan nesneler büyükten küçüğe sıralanarak bir liste içerisine konulmaktadır. Bu eleme sayesinde yaygın olmayan nesnelerin hiçbir zaman ağaca eklenmemesi sağlanmış olur. Veritabanındaki her bir hareket kaydı nesnelerin destek değerlerine göre sıralanarak ağaca sıkıştırılmış biçimde eklenir. Sıralama işlemi sayesinde destek değeri daha büyük olan nesneler köke daha yakın olmaktadır. Sıkıştırma işlemi çok tekrarlı nesnelerin ilk-ekler olarak birleştirilmesi ile gerçekleştirilir. Bu metot arama maliyetini önemli ölçüde azaltır. Hareket kaydı içerisinde yer alan bir nesne ağaçta yoksa o nesne için yeni bir düğüm oluşturulur ve destek değeri 1 olarak atanır. Eğer o nesne daha önce ağaçta oluşturulmuş ise sadece o düğümün destek değeri 1 arttırılır. Nesnelerin ağaçtaki başlangıç noktaları başlık tablosu içerisinde tutulur. Aynı zamanda ağaç içerisinde aynı nesneyi içeren düğümler birbirine bağlanır. Ağaç oluşturulduktan sonra üzerinde Growth algoritması çalıştırılır. 4. Algoritma Birliktelik kuralları analizi konusunda geliştirilmiş olan başlıca algoritmalar APRIORI [1], ECLAT [14], MAFIA [2] ve FP-Growth [5] algoritmalarıdır. Bu algoritmalar karşılaştırıldığında FP-Growth algoritmasının yüksek performans gösterdiği görülmüştür. [4] Bu algoritma büyük veri-setlerinde hızlı çalışabilen ve sistem kaynaklarını verimli kullanabilen bir algoritmadır. Bunun en büyük nedeni, tüm veritabanını FP-Tree (Frequent Pattern Tree) 218 Şekil 3 de her bir nesne için çalıştırılan Growth algoritmasının genel yapısı gösterilmektedir. Öncelikle içerisinde o nesnenin geçtiği yollar belirlenir. Eğer tek bir dal varsa yaygın nesneler kümesi, dalı oluşturan nesnelerin kombinasyonudur. Eğer birden fazla yol varsa, destek değer o yoldaki minimum destek değeri olarak belirlenir. Daha sonra bu yollar o nesne için koşullu örüntü temelini (conditional pattern base) oluşturur. Her bir koşullu örüntü temelinden koşullu örüntü ağacı (conditional pattern tree) oluşturulur. Daha sonra bu şartlı örüntü
5 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi ağacı üzerinde algoritma özyinelemeli olarak yeniden çalıştırılır. olur. Algoritma böl ve yönet yaklaşımına uygun olarak ana görevin kendi içinde daha küçük görevlere ayrılmasına olanak vermektedir. Ayrıca oluşturulan FPtree veri yapısı asıl veri kümesinden daha büyük olmamaktadır. 5. Pazar Sepet Analizi Uygulaması Birliktelik kuralları analizi, en yaygın olarak pazar sepet analizi uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu uygulamalarda temel amaç marketlerde hangi ürünlerin birlikte satıldığını belirlemektir. Bu bildirideki uygulamada amaç, hangi şubede hangi gün hangi ürünlerin birlikte satıldığı belirlemektir. Çok boyutlu veriler üzerinden hibrit birliktelik kuralları çıkarılmaktadır. Şekil 2. FP-Growth algoritmasının genel yapısı Uygulama, önceki bölümlerde anlatılan modeli ve algoritmayı içerecek şekilde çalışma kapsamında geliştirilen Analyzer arayüzü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. [9] 5.1 Veri Ambarı Uygulamada kullanılan veri ambarı, bir mağazanın 9 şubesine ait 6300 müşterinin 6 aylık alışveriş hareket verilerini içermektedir. Veri ambarı oluşturulurken veri indirgeme, temizleme, ön işleme ve dönüştürme işlemleri yapılmıştır. Örneğin, tarihler haftalık günlere dönüştürülmüş, geçersiz veriler çıkartılmıştır. Şekil 4 de veri ambarının kar tanesi şeması (snowflake schema) gösterilmektedir. Alışveriş hareketlerini içeren olgu tablosu (fact table) satış, şube ve zaman boyutlarını birleştirmektedir. Müşteri ve ürün tabloları alışveriş hareketlerini destekleyici konumdaki tablolardır. Şekil 3. Growth algoritmasının genel yapısı Tablo1 de uygulamada kullanılan veri setinin küçük bir örneği verilmektedir. Mağazanın sattığı ürünler A, B, C gibi harfler olarak kodlanmıştır. Fp-Growth algoritması sonlandığında birlikte sıklıkla görünen nesneler kümesi belirlenmiş 219
6 İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant, Alp Kut, Medi Ventura, Hakan Altınok, Benal Altınok, Elvan Altınok, Murat Ihlamur Şekil 4. Kar tanesi şeması Şube Gün Ürünler 01-Cihan Pazartesi A, B, C 02-Bilkent Pazartesi A, D 02-Bilkent Salı B, E, K 02-Bilkent Salı C, K, Y, Z 09- Pazar A, C, E Keçiören Tablo 1. Örnek veriseti 5.2 Veri Madenciliği Verilerin hazırlanmasının ardından uygulama üç aşamada gerçekleştirilmektedir: Boyutların seçimi: OLAP küpünde bulunan boyutlardan, birliktelik analizine dahil edilmek istenen sahalar belirlenmelidir. (Şekil 5 Bölüm 1) Filtreleme: Çok büyük veri setlerinde filtreleme yapılarak sadece belli bir kısım veri için birliktelik analizi çalıştırılabilmektedir. Örneğin; haftanın günlerinin hepsi yerine bir yada birkaçı seçilebilmektedir. (Şekil 5 Bölüm 2) Birliktelik analizi parametrelerinin tanımlanması: Verilen destek eşik değeri ile belli bir oranın üzerindeki birliktelikler bulunmaktadır. Ayrıca tüm birliktelik sonuçları yerine sadece istenilen sayıda nesne içeren örneğin sadece üçlü birliktelikler gösterilebilmektedir. (Şekil 5 Bölüm 3) Veri Madenciliği Sonuçları Hangi şubede, hangi gün, hangi ürünlerin satıldığını belirlemeye yönelik yapılan uygulama sonuçlarının bir kısmı hem tabloda hem de grafiksel olarak Şekil 5 in 4. bölümünde gösterilmektedir. Böylece müşterilerin satın alma alışkanlıkları çözümlenmiş olmaktadır ve satışları arttırmaya yönelik stratejiler geliştirilebilmektedir. Analiz sonuçlarının sağlayacağı başlıca yararlar şunlardır: Belirlenen gün ve şubede, X ürününü alanların Y ürününü de çok yüksek olasılıkla aldıkları biliniyorsa ve eğer bir müşteri X ürününü alıyor ama Y ürününü almıyorsa, o potansiyel bir Y müşterisidir denilebilir. Her ürün için şube bazında bir sonraki ayın satış tahminleri çıkarılabilir. Birlikte satın alınan ürünler için şube ve gün bazında promosyon uygulaması yapılabilir. Yeni bir ürün için potansiyel satış bölgesi belirlenebilir. Analiz sonuçlarına göre stok eritmeye gidilebilir. Ürün kataloglarında birlikte satılan ürünler aynı sayfaya konularak çekici hale getirilebilir. Web sitelerinde bir ürünle ilgilenen kişiye, bu ürünle birlikte en çok satılan ürünün reklamı gösterilerek çapraz satış önerisi getirilebilinir. Şube ve gün bazında reyon ve raf dizilişleri değiştirilebilir. Bu konuda iki farklı strateji geliştirmek mümkündür. Birincisi strateji, sıklıkla birlikte satın alınan ürünlerin birbirine yakın iki farklı noktaya konulması ve böylece müşterilerin iki ürün arasında bulunan reyonlardaki ürünleri de alma ihtimalini yükseltmektir. İkinci strateji, birlikte çok fazla satılan ürünlerin yan yana koyulması ile müşteri beklentilerini sağlanmak, ürünlerden birisini alan müşterinin diğerini almayı unutmasını engellemek ve diğer ürünü de alma ihtimalini arttırmaktır.
7 Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri Şubat 2010 Muğla Üniversitesi Kısacası, farklı semtlerde bulunan birden fazla mağaza için farklı eğilimleri tespit edip, mağaza bazında doğru satış ve stok politikaları izlenebilmektedir. Şekil 5. Open Analyzer ekran görüntüsü 6. Sonuçlar ve Gelecek Çalışmalar Çalışmada, iş zekası çözümleri sunmaya yönelik olarak FP-Growth algoritmasını içeren bir yazılım çerçevesi geliştirilmiştir. Çalışmanın amacı, toplanan çok boyutlu büyük veri yığınlarından, veri madenciliği yöntemleri ile önceden bilinmeyen, yararlı ve kullanışlı olabilecek kuralların keşfedilmesidir. Veri madenciliği sonucunda elde edilecek bilgiler, mevcut durumu daha iyi görmeyi ve geleceğe yönelik akılcı ve stratejik kararlar almayı sağlayacaktır. Gelecek çalışmalarda, Analyzer yazılımı ile diğer veri madenciliği yöntemlerini (kümeleme, sınıflandırma, sıralı örüntü analizi, aykırı durum analizi) içeren uygulama çalışmalarının yapılması ve elde edilecek sonuçlarının sunulması hedeflenmektedir. 7. Kaynaklar [1] Agrawal, R., Imielinski, T., Swami, A., Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases, SIGMOD 93, ACM Press, (1993). [2] Burdick, D., Calimlim, M., Gehrke, J., MAFIA: A Maximal Frequent Itemset Algorithm for Transactional Databases, Proceedings of the 17th International Conference on Data Engineering, Heidelberg, Germany, (2001). [3] Dogan, B., Camurcu, Y., Association Rule Mining from an Intelligent Tutor, Journal of Educational Technology Systems, 36 (4): (2008) 221
8 İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant, Alp Kut, Medi Ventura, Hakan Altınok, Benal Altınok, Elvan Altınok, Murat Ihlamur [4] Győrödi, C., Győrödi, R., Holban, S., A Comparative Study of Association Rules Mining Algorithms, SACI 2004, 1st Romanian- Hungarian Joint Symposium on Applied Computational Intelligence, Timisoara, Romania, (2004). [5] Han, J., Pei, H., Yin, Y., Mining Frequent Patterns without Candidate Generation. SIGMOD 00, ACM Press, New York, NY, USA, (2000). [6] He, S-B., Wang Y-J., Sun, Y-K., Gao, W-W., Chen, Q., An, Y-Q., The Research of Multidimensional Association Rule in Traffic Accidents, Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, 1-4 (2008). [7] Khare, N., Adlakha, N., Pardasani, K.R., An Algorithm for Mining Multidimensional Fuzzy Assoiation Rules, International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS), 5(1): (2009). [8] Lin, W-Y., Tseng, M-C., Wang, M-F., OLAM cube selection in on-line multidimensional association rules mining system, Lecture Notes in Computer Science, 3214: (2004). [10] Pandey, A., Pardasani, K.R., Rough Set Model for Discovering Multidimensional Association Rules, International Journal of Computer Science and Network Security (IJCSNS), 9(6): (2009). [11] Sug, H., Comparison of Multidimensional Association Rules with Decision Trees for Large Database, Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence, Las Vegas, Nevada, USA, (2003). [12] Xu, W-X., Wang, R-J., A Novel Algorithm of Mining Multidimensional Association Rules, Lecture Notes in Control and Information Sciences, 344/2006: (2006). [13] Xu, W-X., Wang, R-J., A Fast Algorithm of Mining Multidimensional Association Rules Frequently, Proceedings of the Fifth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Dalian, (2006). [14] Zaki, M., Parthasarathy, S., Ogihara, M., Li, W., New Algorithms for Fast Discovery of Association Rules, Proceedings 3rd Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 97), AAAI Press, Menlo Park, CA, USA (1997). [9] NETSİS iş zekası çözümleri, 10 Aralık
İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi
İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant 1, Alp Kut 1, Medi Ventura 2, Hakan Altınok 2, Benal Altınok 2, Elvan Altınok 2, Murat Ihlamur 2 1 Dokuz Eylül Üniversitesi,
DetaylıBirliktelik Kuralları Analizi. Yard. Doç. Dr. Derya BİRANT Prof. Dr. Alp KUT
İş Zekası Çözümleri için i Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Yard. Doç. Dr. Derya BİRANT Prof. Dr. Alp KUT İçerik 1 Veri Madenciliği 2 Birliktelik Kuralları Analizi 3 Uygulama 4 Algoritma 5 Sonuçlar
DetaylıSÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com
SÜREÇ YÖNETİMİ VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME H.Ömer Gülseren > ogulseren@gmail.com Giriş Yönetim alanında yaşanan değişim, süreç yönetimi anlayışını ön plana çıkarmıştır. Süreç yönetimi; insan ve madde kaynaklarını
DetaylıEtkinliklere katılım, ücretli ve kontenjan ile sınırlıdır.
24-26 Ekim 2016 tarihleri arasında gerçekleşecek olan Future Learning 2016 konferansımızda bu yıl birbirinden ilginç konu başlıklarına sahip eğitimler ve atölye çalışmaları gerçekleştirilecektir. Etkinliklere
DetaylıBÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI
1 BÖLÜM 3 FREKANS DAĞILIMLARI VE FREKANS TABLOLARININ HAZIRLANMASI Ölçme sonuçları üzerinde yani amaçlanan özelliğe yönelik gözlemlerden elde edilen veriler üzerinde yapılacak istatistiksel işlemler genel
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Sıralı Örüntülerin Temelleri GSP Tabanlı Sıralı Örüntü Madenciliği Algoritma Sıralı Örüntülerden
DetaylıAraştırma Notu 15/177
Araştırma Notu 15/177 02 Mart 2015 YOKSUL İLE ZENGİN ARASINDAKİ ENFLASYON FARKI REKOR SEVİYEDE Seyfettin Gürsel *, Ayşenur Acar ** Yönetici özeti Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yapılan enflasyon
DetaylıİSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ
İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ Deneyde dolu alan tarama dönüşümünün nasıl yapıldığı anlatılacaktır. Dolu alan tarama
DetaylıBÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1
1 BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 Belli bir özelliğe yönelik yapılandırılmış gözlemlerle elde edilen ölçme sonuçları üzerinde bir çok istatistiksel işlem yapılabilmektedir. Bu işlemlerin bir kısmı
DetaylıAnaliz aşaması sıralayıcı olurusa proje yapımında daha kolay ilerlemek mümkün olacaktır.
Analiz Raporu Kısa Özet Her geçen gün eczanecilik sektörü kendi içerisinde daha da yarışır hale geliyor. Teknolojinin getirdiği kolaylık ile eczane otomasyonu artık elinizin altında. Çoğu eczacılar hastalarına
DetaylıÖZEL GÜVEN TIP MERKEZİ
ÖZEL GÜVEN TIP MERKEZİ Hanife Meltem YILDIZ, Elif Simay ENGİN, Fatma ÖZDEMİR, Zeynep ERDOĞAN, Mervenur AYDEMİR Geliştirme raporu BBY 352 İçerik Yönetimi Dersi 10/04/2016 Öz BBY 352 İçerik Yönetimi dersi
DetaylıYILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ DERS GÖREVLENDİRME YÖNERGESİ
YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ DERS GÖREVLENDİRME YÖNERGESİ İÇİNDEKİLER İÇİNDEKİLER...i BİRİNCİ BÖLÜM...1 Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar...1 Amaç...1 Kapsam...1 Dayanak...1 Tanımlar...1 İKİNCİ BÖLÜM...2
DetaylıYÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
YÜKSEKÖĞRETİM KURUMLARI ENGELLİLER DANIŞMA VE KOORDİNASYON YÖNETMELİĞİ (1) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (Değişik:RG-14/2/2014-28913) (1) Bu Yönetmeliğin amacı; yükseköğrenim
DetaylıADANA BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ KENTSEL DÖNÜŞÜM PROJELERİ
ADANA KENT SORUNLARI SEMPOZYUMU / 16 2008 BU BİR TMMOB YAYINIDIR TMMOB, bu makaledeki ifadelerden, fikirlerden, toplantıda çıkan sonuçlardan ve basım hatalarından sorumlu değildir. ADANA BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ
DetaylıİSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ. ÇİFT ANADAL ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ
İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ ÇİFT ANADAL ve YANDAL PROGRAMI YÖNERGESİ Amaç MADDE 1 - (1) Bu Yönergenin amacı, anadal lisans programlarını üstün başarıyla yürüten öğrencilerin, aynı zamanda ikinci
DetaylıÖĞRENME FAALĠYETĠ 7. 7. GELĠġMĠġ ÖZELLĠKLER
ÖĞRENME FAALĠYETĠ 7 AMAÇ ÖĞRENME FAALĠYETĠ 7 Bu faaliyette verilen bilgiler ile hazırlamıģ olduğunuz belgeye uygun baģvuruları (Ġçindekiler Tablosu, Dipnot/sonnot, Ģekil tablosu, resim yazısı vb.) hatasız
DetaylıBIM BUILDING INFORMATION MODELING YAPI BİLGİ MODELİ
BIM BUILDING INFORMATION MODELING YAPI BİLGİ MODELİ S u n u m ö z e t i 1. Bölüm: Genel tanımlar 2. Bölüm: BIM e gereksinim 3. Bölüm: Birlikte çalışabilirlik ve BIM veri standardı 4. Bölüm: BIM verisi
DetaylıÖğrenci Performansının Veri Madenciliği İle Belirlenmesi
Öğrenci Performansının Veri Madenciliği İle Belirlenmesi *1 Sevil Özarslan 2 Necaattin Barışçı 1 Kırıkkale Üniversitesi, Öğrenci İşleri Dairesi Başkanlığı, 71400, Kırıkkale Türkiye 2 Gazi Üniversitesi,
DetaylıBİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi-
BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi- Prof. Dr. Fatih KİRİŞÇİOĞLU Bilgisayarlı Dil Uzmanı Erkan KARABACAK Proje Sorumlusu Çetin ÇETİNTÜRK Tanımlar : Konuşma Tanıma : Dil
Detaylıİlkadım Birey Tanıma Envanteri
İlkadım Birey Tanıma Envanteri İLKADIM Birey Tanıma Envanteri; Birey tanıma teknikleri kapsamında hazırlanmıştır. İlkokul 3. ve 4. sınıf ve Ortaokul 5.6.7.8.sınıf, ile Lise Haz.9.10.11. ve 12.sınıf aralığındaki
DetaylıÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ JEOFİZİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ İLKELERİ
ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ JEOFİZİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ STAJ İLKELERİ 1) Jeofizik Mühendisliği Eğitim / Öğretim Programına kayıtlı öğrenciler, Çanakkale Onsekiz
Detaylı17-19 EYLÜL 2010 TARİHLERİ ARASINDA MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİN DE YAPILAN ADIM ÜNİVERSİTELERİ İDARİ GRUP TOPLANTI KARARLARI
17-19 EYLÜL 2010 TARİHLERİ ARASINDA MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİN DE YAPILAN ADIM ÜNİVERSİTELERİ İDARİ GRUP TOPLANTI KARARLARI GENEL SEKRETERLER TOPLANTI TUTANAĞI 1-Bilginin elektronik ortamda paylaşımı
DetaylıFOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme. Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ
FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/
DetaylıDeprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları
Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Prof. Dr. Günay Özmen İTÜ İnşaat Fakültesi (Emekli), İstanbul gunayozmen@hotmail.com 1. Giriş Çağdaş deprem yönetmeliklerinde, en çok göz önüne
DetaylıT.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ. BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
T.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Kuruluş Gerekçesi Kulüp, Nuh Naci Yazgan Üniversitesi, Yazılım Kulübü ismi ile
DetaylıVeri Toplama Yöntemleri. Prof.Dr.Besti Üstün
Veri Toplama Yöntemleri Prof.Dr.Besti Üstün 1 VERİ (DATA) Belirli amaçlar için toplanan bilgilere veri denir. Araştırmacının belirlediği probleme en uygun çözümü bulabilmesi uygun veri toplama yöntemi
DetaylıLisansüstü Programlar, Başvuru ve Kabul Yönetmeliği Sayfa: 1
DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ PROGRAMLAR, KAYIT VE KABUL YÖNETMELİĞİ DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ EĞİTİM, ÖĞRETİM VE ARAŞTIRMA ENSTİTÜSÜ KURULUŞ, İŞLEYİŞ VE ÇALIŞMA ESASLARI TÜZÜĞÜ (Madde
DetaylıBÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü BÜRO YÖNETİMİ VE SEKRETERLİK ALANI HIZLI KLAVYE KULLANIMI (F KLAVYE) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2009 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde
DetaylıT.C. EGE ÜNİVERSİTESİ URLA DENİZCİLİK MESLEK YÜKSEKOKULU STAJ YÖNERGESİ
T.C. EGE ÜNİVERSİTESİ URLA DENİZCİLİK MESLEK YÜKSEKOKULU STAJ YÖNERGESİ Amaç Madde 1: Bu yönergenin amacı; Ege Üniversitesi Urla Denizcilik Meslek Yüksekokulu nda öğrenim gören öğrencilerin eğitim-öğretim
DetaylıİÇİNDEKİLER SAYFA Önsöz 4 Stratejik Planlama ve Bütçe Yol Haritası 5 Örnek İşletme Hakkında 6 Gider Yükleme Sistemi 8 Satış Bütçesi Oluşturma 9 Faaliyet Gider Bütçesi Oluşturma 12 Bütçe Sistem Otomasyonu
DetaylıMAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının
MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının bağlantıları kontrol edilir. Güz ve Bahar dönemindeki
DetaylıANALOG LABORATUARI İÇİN BAZI GEREKLİ BİLGİLER
ANALOG LABORATUARI İÇİN BAZI GEREKLİ BİLGİLER Şekil-1: BREADBOARD Yukarıda, deneylerde kullandığımız breadboard un şekli görünmektedir. Bu board üzerinde harflerle isimlendirilen satırlar ve numaralarla
DetaylıKİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)
T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü KİŞİSEL GELİŞİM VE EĞİTİM İŞ GÜVENLİĞİ VE İŞÇİ SAĞLIĞI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2010 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin
DetaylıAFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ UZAKTAN EĞİTİM YÖNERGESİ
AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ LİSANSÜSTÜ UZAKTAN EĞİTİM YÖNERGESİ Afyonkarahisar 2012 İÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM... 1 AMAÇ, KAPSAM, DAYANAK ve TANIMLAR... 1 Amaç... 1 Kapsam... 1 Dayanak... 1 Tanımlar...
DetaylıYÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
24 Mart 2016 PERŞEMBE Resmî Gazete Sayı : 29663 YÖNETMELİK ANKARA ÜNİVERSİTESİ YABANCI DİL EĞİTİM VE ÖĞRETİM YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin
DetaylıKİTAP İNCELEMESİ. Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri. Tamer KUTLUCA 1. Editörler. Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice AKKOÇ
Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 287-291 287 KİTAP İNCELEMESİ Matematiksel Kavram Yanılgıları ve Çözüm Önerileri Editörler Mehmet Fatih ÖZMANTAR Erhan BİNGÖLBALİ Hatice
DetaylıGiresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi
Giresun Üniversitesi Akademik Değerlendirme Ve Kalite Geliştirme Uygulama Yönergesi Amaç Madde 1- Bu Yönergenin amacı; Giresun Üniversitesi'nin akademik değerlendirme ve kalite geliştirme ile stratejik
DetaylıBilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU
Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 5. İhtiyaç Analizi ve Modelleme I Haftanın Amacı Bilişim sistemleri ihtiyaç analizinin modeli oluşturulmasında,
DetaylıDEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog
DEĞERLENDİRME NOTU: Mehmet Buğra AHLATCI Mevlana Kalkınma Ajansı, Araştırma Etüt ve Planlama Birimi Uzmanı, Sosyolog KONYA KARAMAN BÖLGESİ BOŞANMA ANALİZİ 22.07.2014 Tarihsel sürece bakıldığında kalkınma,
DetaylıDÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi
DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012 Hazırlayanlar Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi Laura D. Tyson, Kaliforniya Berkeley Üniversitesi Saadia Zahidi, Dünya Ekonomik Forumu Raporun
Detaylı6. ODA MERKEZ BÜRO İŞLEYİŞİ
6. ODA MERKEZ BÜRO İŞLEYİŞİ 25. Dönem Çalışma Programı nda, Odamız merkez ve şubelerin büro işleyişinde etkinliğini arttırıcı teknik alt yapının güçlendirilerek oda çalışma hedeflerine ulaşılmasına hizmet
DetaylıII. Bölüm HİDROLİK SİSTEMLERİN TANITIMI
II. Bölüm HİDROLİK SİSTEMLERİN TANITIMI 1 Güç Kaynağı AC Motor DC Motor Diesel Motor Otto Motor GÜÇ AKIŞI M i, ω i Güç transmisyon sistemi M 0, ω 0 F 0, v 0 Makina (doğrusal veya dairesel hareket) Mekanik
DetaylıKAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI
KAPLAMA TEKNİKLERİ DERS NOTLARI PVD Kaplama Kaplama yöntemleri kaplama malzemesinin bulunduğu fiziksel durum göz önüne alındığında; katı halden yapılan kaplamalar, çözeltiden yapılan kaplamalar, sıvı ya
DetaylıVeritabanı Dersi. Teoriden Pratiğe. Çağıltay N.E., Tokdemir G. Veritabanı Sistemleri Dersi -Bölüm XXVI: Veri Ambarı Çağıltay, N., Tokdemir, G.
Veritabanı Dersi Teoriden Pratiğe Çağıltay N.E., Tokdemir G. Veritabanı Sistemleri Dersi -Bölüm XXVI: Veri Ambarı Çağıltay, N., Tokdemir, G. BÖLÜM 26 İş Zekası ve Veri Ambarları İş Zekası Karar Verme Süreci
DetaylıBİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Hayat Boyu Öğrenme Genel Müdürlüğü BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3DS MAX) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2015 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin değişim
Detaylı22 Nisan 2014 SALI Resmî Gazete Sayı : 28980
Tebliğ Türkiye Denetim Standartları Tebliği No: 37 Özet Finansal Tablolara Đlişkin Rapor Vermek Üzere Yapılan Denetimler (BDS 810) Hakkında 22 Nisan 2014 SALI Resmî Gazete Sayı : 28980 TEBLĐĞ Kamu Gözetimi,
DetaylıBEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9
BEBEK VE ÇOCUK ÖLÜMLÜLÜĞÜ 9 Attila Hancıoğlu ve İlknur Yüksel Alyanak Sağlık programlarının izlenmesi, değerlendirilmesi ve ileriye yönelik politikaların belirlenmesi açısından neonatal, post-neonatal
Detaylı1. BÖLÜM: SOSYAL MEDYA
1. BÖLÜM: SOSYAL MEDYA Bu bölümde sosyal medya kavramı, gelişimi, özellikleri ve sosyal medya araçları ele alınarak geleneksel medya ve sosyal medya arasındaki farklar incelenmiştir. Ayrıca bu bölümde,
Detaylıİnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması
İnşaat Firmalarının Maliyet ve Süre Belirleme Yöntemleri Üzerine Bir Alan Çalışması Latif Onur Uğur Süslü Sokak No: 4/2 Mebusevleri, Beşevler, 06580 Ankara E-Posta: latifugur@mynet.com, onurugurtr@yahoo.com
DetaylıYILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KOORDİNATÖRLÜĞÜ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM
YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ KOORDİNATÖRLÜĞÜ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönergenin amacı; Yıldırım Beyazıt Üniversitesi İş Sağlığı
DetaylıBİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis*
BİLGİSAYAR PROGRAMLARI YARDIMIYLA ŞEV DURAYLILIK ANALİZLERİ * Software Aided Slope Stability Analysis* Mustafa Özgür KESKİN Maden Mühendisliği Anabilim Dalı Ahmet M. KILIÇ Maden Mühendisliği Anabilim Dalı
DetaylıÇANKAYA BELEDİYESİ EVDE BAKIM HİZMETLERİ YÖNERGESİ
ÇANKAYA BELEDİYESİ EVDE BAKIM HİZMETLERİ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve Kapsam MADDE 1 (1) Bu yönergenin amacı; Çankaya Belediye sınırları içinde yaşayan, yaş sınırı
DetaylıBİLGİ TEKNOLOJİLERİ VE İLETİŞİM KURULU KARARI
BİLGİ TEKNOLOJİLERİ VE İLETİŞİM KURULU KARARI Karar Tarihi :22.02.2011 Karar No :2011/DK-10/91 Gündem Konusu :İnternetin Güvenli Kullanımı. KARAR : 5809 sayılı Kanunun 4 üncü 6 ncı ve 50 inci maddeleri
Detaylı5. ÜNİTE KUMANDA DEVRE ŞEMALARI ÇİZİMİ
5. ÜNİTE KUMANDA DEVRE ŞEMALARI ÇİZİMİ KONULAR 1. Kumanda Devreleri 2. Doğru Akım Motorları Kumanda Devreleri 3. Alternatif Akım Motorları Kumanda Devreleri GİRİŞ Otomatik kumanda devrelerinde motorun
DetaylıTESİSAT TEKNOLOJİSİ VE İKLİMLENDİRME ÇELİK BORU TESİSATÇISI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü TESİSAT TEKNOLOJİSİ VE İKLİMLENDİRME ÇELİK BORU TESİSATÇISI MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2008 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde mesleklerin
Detaylıa) Birim sorumluları: Merkez çalışmalarının programlanmasından ve uygulanmasından sorumlu öğretim elemanlarını,
NİĞDE ÜNİVERSİTESİ TÜRKÇE ÖĞRETİMİ UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu yönetmeliğin amacı, Niğde Üniversitesine bağlı olarak kurulan
DetaylıMEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ STRATEJİK İŞBİRLİĞİ PROJE DANIŞMANLIK EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ
MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ STRATEJİK İŞBİRLİĞİ PROJE DANIŞMANLIK EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı,
DetaylıTÜRKİYE SERMAYE PİYASALARINDA MERKEZİ KARŞI TARAF UYGULAMASI 13 MAYIS 2013 İSTANBUL DR. VAHDETTİN ERTAŞ SERMAYE PİYASASI KURULU BAŞKANI KONUŞMA METNİ
TÜRKİYE SERMAYE PİYASALARINDA MERKEZİ KARŞI TARAF UYGULAMASI 13 MAYIS 2013 İSTANBUL DR. VAHDETTİN ERTAŞ SERMAYE PİYASASI KURULU BAŞKANI KONUŞMA METNİ Sayın BDDK Başkanım, İktisadi Araştırmalar Vakfı, Borsamız
DetaylıEGE ÜNİVERSİTESİ İZMİR ATATÜRK SAĞLIK YÜKSEKOKULU EBELİKTE LİSANS TAMAMLAMA UZAKTAN ÖĞRETİME İLİŞKİN USUL VE ESASLAR BİRİNCİ BÖLÜM
Amaç EGE ÜNİVERSİTESİ İZMİR ATATÜRK SAĞLIK YÜKSEKOKULU EBELİKTE LİSANS TAMAMLAMA UZAKTAN ÖĞRETİME İLİŞKİN USUL VE ESASLAR BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar MADDE 1- (1) Bu Usul ve Esasların
DetaylıHÂKİMLER VE SAVCILAR YÜKSEK KURULU HUKUKİ MÜZAKERE TOPLANTILARI PROJE FİŞİ
HÂKİMLER VE SAVCILAR YÜKSEK KURULU HUKUKİ MÜZAKERE TOPLANTILARI PROJE FİŞİ GİRİŞ Hâkimler ve Savcılar Yüksek Kurulu (HSYK) yeni yapısıyla göreve başladığı günden bugüne yargının daha etkin ve verimli bir
Detaylı1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ
1 OCAK 31 ARALIK 2009 ARASI ODAMIZ FUAR TEŞVİKLERİNİN ANALİZİ 1. GİRİŞ Odamızca, 2009 yılında 63 fuara katılan 435 üyemize 423 bin TL yurtiçi fuar teşviki ödenmiştir. Ödenen teşvik rakamı, 2008 yılına
DetaylıOyun Teorisi IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar
Oyun Teorisi IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar Bu ders notlarının hazırlanmasında Doç. Dr. İbrahim Çil in ders notlarından faydalanılmıştır. Yrd. Doç. Dr. Hacer GÜNER GÖREN Pamukkale Üniversitesi
DetaylıTürk-Alman Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Staj Yönergesi. Ek İsterler
Türk-Alman Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Staj Yönergesi Amaç, Kapsam ve Dayanak Amaç 14 üncü maddesi ve 01.10.2008 tarihinde yürürlüğe giren 5510 sayılı Kanunun 5 inci maddesine dayanılarak hazırlanmıştır.
DetaylıMARMARA ÜNĠVERSĠTESĠ YABANCI DĠL VE TÜRKÇE HAZIRLIK SINIFLARI EĞĠTĠM-ÖĞRETĠM ve SINAV YÖNERGESĠ Senato: 13 Ekim 2009 / 274-11
MARMARA ÜNĠVERSĠTESĠ YABANCI DĠL VE TÜRKÇE HAZIRLIK SINIFLARI EĞĠTĠM-ÖĞRETĠM ve SINAV YÖNERGESĠ Senato: 13 Ekim 2009 / 274-11 Amaç ve kapsam MADDE 1 (1) Bu Yönergenin amacı, Marmara Üniversitesi Yabancı
Detaylı13 Kasım 2012. İlgili Modül/ler : Satın Alma ve Teklif Yönetimi. İlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL
13 Kasım 2012 İlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL STOK BİLGİLERİNİ KULLANARAK TOPLU ALIM TALEP FİŞİ OLUŞTURMA Satın Alma ve Teklif Yönetimi modülü ile ihtiyaç duyulan stoklar otomatik belirlenip,
DetaylıSAKARYA ÜNİVERSİTESİ PEDAGOJİK FORMASYON EĞİTİMİ YÖNERGESİ (24.12.2015 tarih ve 458 sayı ve 14 Numaralı Üniversite Senato Kararı)
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ PEDAGOJİK FORMASYON EĞİTİMİ YÖNERGESİ (24.12.2015 tarih ve 458 sayı ve 14 Numaralı Üniversite Senato Kararı) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1) Bu Yönerge,
DetaylıSANAT VE TASARIM GUAJ BOYA RESĠM MODÜLER PROGRAMI (YETERLĠĞE DAYALI)
T.C. MĠLLÎ EĞĠTĠM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü SANAT VE TASARIM GUAJ BOYA RESĠM MODÜLER PROGRAMI (YETERLĠĞE DAYALI) 2011 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde sanat dallarının değişim ile karşı
DetaylıGİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ ÇOCUK DIŞ GİYSİLERİ DİKİMİ (CEKET- MONT- MANTO) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI)
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI Çıraklık ve Yaygın Eğitim Genel Müdürlüğü GİYİM ÜRETİM TEKNOLOJİSİ ÇOCUK DIŞ GİYSİLERİ DİKİMİ (CEKET- MONT- MANTO) MODÜLER PROGRAMI (YETERLİĞE DAYALI) 2008 ANKARA ÖN SÖZ Günümüzde
DetaylıİŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI
KAMUDA İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ PANELİ İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ UYGULAMALARI Uzm. Yusuf DUMAN İSG Koordinatörü / İş Güvenliği Uzmanı Mayıs/2016 (1/55) 6331 SAYILI İSG KANUNU İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu
Detaylı1.3. NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ... 2 1.1. GİRİŞ... 2 1.2. NİTEL ARAŞTIRMALARDA GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK SORUNLARI... 2
İÇİNDEKİLER 1. NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ... 2 1.1. GİRİŞ... 2 1.2. NİTEL ARAŞTIRMALARDA GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK SORUNLARI... 2 1.3. NİTEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ... 2 1.3.1. ÖRNEK OLAY (DURUM ÇALIŞMASI) YÖNTEMİ...
DetaylıİZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM
İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ ENGELSİZ ÜNİVERSİTE KOORDİNATÖRLÜĞÜ VE ENGELLİ ÖĞRENCİ BİRİMİ ÇALIŞMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Genel Esaslar Amaç Madde 1- (1)Bu
DetaylıAra rma, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba
1.1 Ara rman n Amac Ara rmada, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba olarak hizmet vermekte olan; 1. Bütçe ve Performans Program ube Müdürlü ü 2. Stratejik Yönetim ve Planlama
DetaylıANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR
ANKARA EMEKLİLİK A.Ş GELİR AMAÇLI ULUSLARARASI BORÇLANMA ARAÇLARI EMEKLİLİK YATIRIM FONU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK RAPOR Bu rapor Ankara Emeklilik A.Ş Gelir Amaçlı Uluslararası Borçlanma Araçları Emeklilik Yatırım
DetaylıDigifresh Kullanım Kılavuzu
DigiFresh programını çalıştırmadan önce bilgisayarınıza Net Framework kütüphanesinin yüklü olması gerekmektedir. Aşağıdaki linkten indirelebilir. http://www.microsoft.com/tr-tr/download/confirmation.aspx?id=17851
DetaylıKAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA İSTİHDAM EDİLEN İŞÇİLERİN KIDEM TAZMİNATLARININ
8 Şubat 2015 PAZAR Resmî Gazete Sayı : 29261 YÖNETMELİK Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığından: KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA BİRİNCİ
DetaylıYIĞMA TİPİ YAPILARIN DEPREM ETKİSİ ALTINDA ALETSEL VERİ ve HESAPLAMALARA GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ
YIĞMA TİPİ YAPILARIN DEPREM ETKİSİ ALTINDA ALETSEL VERİ ve HESAPLAMALARA GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ S.S. Yücel 1, M. Bikçe 2, M.C. Geneş 3, Ş. Bankir 4 1 Y.L. Öğrencisi, İnşaat Müh. Fakültesi, İskenderun Teknik
DetaylıExpert modülleri üretiminizi optimize eder. Expert Systemtechnik GmbH. Türkçe. Dö emeli mobilyalar
Expert modülleri üretiminizi optimize eder Expert Systemtechnik GmbH Türkçe Dö emeli mobilyalar scanexpert static table: Deri giri inin verimli bir ekilde kontrol edilmesi ve deri stokunun idare edilmesi.
DetaylıKÜÇÜK VE ORTA ÖLÇEKLİ İŞLETMELERİ GELİŞTİRME VE DESTEKLEME İDARESİ BAŞKANLIĞI (KOSGEB) KOBİ VE GİRİŞİMCİLİK ÖDÜLLERİ UYGULAMA ESASLARI
KÜÇÜK VE ORTA ÖLÇEKLİ İŞLETMELERİ GELİŞTİRME VE DESTEKLEME İDARESİ BAŞKANLIĞI (KOSGEB) KOBİ VE GİRİŞİMCİLİK ÖDÜLLERİ UYGULAMA ESASLARI BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1- Bu uygulama
DetaylıİSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ ÖNLİSANS VE LİSANS PROGRAMLARI ARASINDA YATAY GEÇİŞ YÖNERGESİ. BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
İSTANBUL KEMERBURGAZ ÜNİVERSİTESİ ÖNLİSANS VE LİSANS PROGRAMLARI ARASINDA YATAY GEÇİŞ YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve Kapsam MADDE 1 - (1) Bu yönerge İstanbul Kemerburgaz
DetaylıPazarlama ve Reklamcılık Bölümü Pazarlama Programı Öğr. Gör. Cansu AYVAZ GÜVEN
Pazarlama ve Reklamcılık Bölümü Pazarlama Programı Öğr. Gör. Cansu AYVAZ GÜVEN Elektronik Pazarlama İnternet E-Pazarlama İnternet Nedir? İnternet, dünya üzerinde milyonlarca bilgisayarı birbirine bağlayan
DetaylıTasarım Raporu. Grup İsmi. Yasemin ÇALIK, Fatih KAÇAK. Kısa Özet
Tasarım Raporu Grup İsmi Yasemin ÇALIK, Fatih KAÇAK Kısa Özet Tasarım raporumuzda öncelikle amacımızı belirledik. Otomasyonumuzun ana taslağını nasıl oluşturduğumuzu ve bu süreçte neler yaptığımıza karar
DetaylıAKSARAY ÜNİVERSİTESİ. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar
AKSARAY ÜNİVERSİTESİ ÖNLİSANS VE LİSANS DÜZEYİNDEKİ PROGRAMLAR ARASINDA YATAY GEÇİŞ ESASLARINA İLİŞKİN YÖNERGE Amaç ve Kapsam MADDE 1 BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Bu Yönergenin amacı,
DetaylıÇ.Ü. GÜZEL SANATLAR FAKÜLTESİ İÇ MİMARLIK BÖLÜMÜ 2015-2016 GÜZ YARIYILI İÇM 401-402 PROJE 5 & DİPLOMA PROJESİ
Ç.Ü. GÜZEL SANATLAR FAKÜLTESİ İÇ MİMARLIK BÖLÜMÜ 2015-2016 GÜZ YARIYILI İÇM 401-402 PROJE 5 & DİPLOMA PROJESİ KONU: GÜZEL SANATLAR FAKÜLTESİ TASARIM STÜDYOSU YER: ESKİ BAHÇE KAFE YERLEŞKESİ /KAMPÜS 1.
DetaylıAfyon Kocatepe Üniversitesi Yabancı Dil Hazırlık Sınıfı Eğitim-Öğretim
Afyon Kocatepe Üniversitesi Yabancı Dil Hazırlık Sınıfı Eğitim-Öğretim ve Sınav Yönetmeliği Amaç Madde 1 Bu Yönetmeliğin amacı, Afyon Kocatepe Üniversitesi zorunlu yabancı dil hazırlık sınıfının eğitim-öğretim
DetaylıMUSTAFA KEMAL ÜNĠVERSĠTESĠ MUSTAFA YAZICI DEVLET KONSERVATUVARI MÜZĠK BÖLÜMÜ ĠLKÖĞRETĠM VE LĠSE DÜZEYĠ SERTĠFĠKA PROGRAMI YÖNERGESĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM
MUSTAFA KEMAL ÜNĠVERSĠTESĠ MUSTAFA YAZICI DEVLET KONSERVATUVARI MÜZĠK BÖLÜMÜ ĠLKÖĞRETĠM VE LĠSE DÜZEYĠ SERTĠFĠKA PROGRAMI YÖNERGESĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Madde 1. (1) Bu
DetaylıDERS SOSYOLOJİ KONU SOSYOLOJİNİN ARAŞTIRMA YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
DERS SOSYOLOJİ KONU SOSYOLOJİNİN ARAŞTIRMA YÖNTEM VE TEKNİKLERİ YÖNTEM Yöntem gidilecek doğru yol demektir. Bir bilimsel araştırma da kullanılacak ana yol anlamına gelir. TEKNİ K Teknik ise bu yol üzerinde
Detaylı28 Mayıs 2016 tarihli ve 29725 sayılı Resmî Gazetede yayınlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No : 6282-3 Karar Tarihi : 13/05/2016
28 Mayıs 2016 tarihli ve 29725 sayılı Resmî Gazetede yayınlanmıştır. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan : KURUL KARARI Karar No : 6282-3 Karar Tarihi : 13/05/2016 Enerji Piyasası Düzenleme Kurulunun
DetaylıMurat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2
BİR MOBİL ROBOTUN HEDEF NOKTAYA ERİŞİMİ VE TOPLANAN VERİLERİN RF İLE TRANSFERİ Murat Yükse1 l, Serhat İkizoğlu 2 1 Kontrol Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi yukselm@itu.edu.tr 2 Kontrol
DetaylıT.C. KĠLĠS 7 ARALIK ÜNĠVERSĠTESĠ ÖRGÜN EĞĠTĠM ÖĞRENCĠLERĠNE YÖNELĠK UZAKTAN EĞĠTĠM YÖNERGESĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Tanımlar
Senato Tarihi: 29/07/2015 Senato No : 12 Amaç T.C. KĠLĠS 7 ARALIK ÜNĠVERSĠTESĠ ÖRGÜN EĞĠTĠM ÖĞRENCĠLERĠNE YÖNELĠK UZAKTAN EĞĠTĠM YÖNERGESĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Tanımlar MADDE 1- (1) Bu yönergenin
DetaylıATAÇ Bilgilendirme Politikası
ATAÇ Bilgilendirme Politikası Amaç Bilgilendirme politikasının temel amacı, grubun genel stratejileri çerçevesinde, ATAÇ İnş. ve San. A.Ş. nin, hak ve yararlarını da gözeterek, ticari sır niteliğindeki
DetaylıKAMU BORÇ İDARESİNDE OPERASYONEL RİSK YÖNETİMİ
KAMU BORÇ İDARESİNDE OPERASYONEL RİSK YÖNETİMİ Dr. Emre BALIBEK Genel Müdür Yardımcısı Hazine Müsteşarlığı Kamu Finansmanı Genel Müdürlüğü E-posta: emre.balibek@hazine.gov.tr 1 İçerik Borç İdaresinde Risk
DetaylıGRUP ŞİRKETLERİNE KULLANDIRILAN KREDİLERİN VERGİSEL DURUMU
GRUP ŞİRKETLERİNE KULLANDIRILAN KREDİLERİN VERGİSEL DURUMU I-GİRİŞ Grup şirketleri arasında gerçekleşen fiyatlandırma sistemi ekonominin kuralları doğrultusunda gerçekleşmektedir. Özellikle gelişmekte
DetaylıELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU
ELLE SÜT SAĞIM FAALİYETİNİN KADINLARIN HAYATINDAKİ YERİ ARAŞTIRMA SONUÇLARI ANALİZ RAPORU Hazırlayan Sosyolog Kenan TURAN Veteriner Hekimi Volkan İSKENDER Ağustos-Eylül 2015 İÇİNDEKİLER Araştırma Konusu
DetaylıPROJE ADI DOĞAL ÇEVRECĠ SEBZE-MEYVE KURUTMA SĠSTEMĠ. PROJE EKĠBĠ Süleyman SÖNMEZ Ercan AKÇAY Serkan DOĞAN. PROJE DANIġMANLARI
TÜBĠTAK-BĠDEB LĠSE ÖĞRETMENLERĠ (FĠZĠK, KĠMYA, BĠYOLOJĠ VE MATEMATĠK) PROJE DANIġMANLIĞI EĞĠTĠMĠ ÇALIġTAYLARI LĠSE-1 (ÇALIġTAY 2011) FĠZĠK GRUP SES-2011 PROJE ADI DOĞAL ÇEVRECĠ SEBZE-MEYVE KURUTMA SĠSTEMĠ
DetaylıPROJE. Proje faaliyetlerinin teknik olarak uygulanması, Sanayi Genel Müdürlüğü Sanayi Politikaları Daire Başkanlığınca yürütülmüştür.
PROJE Avrupa Birliği IPA 1. Bileşeni kapsamında T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı nın Sanayi Stratejisine İlişkin İdari Kapasitesinin Güçlendirme Projesi (IPA Component I, TR 2009/0320.01) 22 Ocak
DetaylıAIMCO AIMCO. Kullanım Kılavuzu. Mayıs 2016
AIMCO AIMCO Kullanım Kılavuzu Mayıs 2016 MB Akademi Küçükbakkalköy Mah. Dudullu Cd. Brandium Rezidans R2 Blok No:23-25 No:126 Ataşehir / İSTANBUL Tel: 0216 692 01 91 Web: www.mbakademi.com.tr 2 AIMCO Mobil
DetaylıORMAN GENEL MÜDÜRLÜĞÜ. 2007 Yılı Kurumsal Mali Durum ve Beklentiler Raporu
ORMAN GENEL MÜDÜRLÜĞÜ 2007 Yılı Kurumsal Mali Durum ve Beklentiler Raporu 1 SUNUŞ Orman Genel Müdürlüğü 5436 sayılı Kanunla değişik 5018 sayılı Kamu Mali Yönetimi ve Kontrol Kanununun ekinde yer alan I
DetaylıMADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı, iş arayanlar ile işverenlere Kurum tarafından sunulan hizmetlere ilişkin usul ve esasları belirlemektir.
Not: Yönetmeliğin 2nci maddesinde yer alan 22/05/2003 tarihli ve 4857 sayılı İş Kanununun 30 ibaresi, 21nci maddesinin 1nci fıkrasının ve 22nci maddesinde yer alan 25412 sayılı Resmi Gazete de yayımlanan
Detaylı1. RESİM DÜZENLEME. Bir resmin piksel yoğunluğu yani PPI (Pixel Per Inches) 1 inç karede (1 inç = 2.54 cm) bulunan piksel sayısıdır.
1.1. Temel Kavramlar 1.1.1. Piksel 1. RESİM DÜZENLEME Ekranda oluşturulan görüntüler noktalardan oluşur. Noktalar kare şeklindedir. Çok yakından bakıldığı veya resim büyütüldüğü zaman bu noktalar fark
DetaylıBEYKOZ LOJİSTİK MESLEK YÜKSEKOKULU ÖNLİSANS EĞİTİM - ÖĞRETİM VE SINAV YÖNETMELİĞİ (Resmi Gazete Tarihi: 17.08.2011 Resmi Gazete Sayısı: 28028)
BEYKOZ LOJİSTİK MESLEK YÜKSEKOKULU ÖNLİSANS EĞİTİM - ÖĞRETİM VE SINAV YÖNETMELİĞİ (Resmi Gazete Tarihi: 17.08.2011 Resmi Gazete Sayısı: 28028) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE
Detaylı