Etki Diyagramları ve Karar Ağaçları

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Etki Diyagramları ve Karar Ağaçları"

Transkript

1 Etki Diyagramları ve Karar Ağaçları IENG 456 Karar Vermede Analitik Yaklaşımlar Bu ders notlarının hazırlanmasında Dr. Vildan Ç. Özkır ın ders notlarından faydalanılmıştır. Yrd. Doç. Dr. Hacer GÜNER GÖREN Pamukkale Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü

2 Kararları yapılandırmak Amaçları belirlemek Karar problemine ilişkin elemanları mantıksal bir çerçeveye yerleştirmek Etki diyagramları Karar ağaçları Karar problemine ilişkin tüm elemanları gözden geçirmek

3 Amaçları belirlemek Tek amaç olduğunda karar vermek çok amaç olduğundaki duruma göre nispeten daha kolaydır. Çatışan amaçlar Karı maksimize etmek isterken kaybedilen parayı minimize etmek. Örnek: Pazarlama bölümünde çalışmak üzere stajyer almak istiyorsunuz.

4 Örnek Stajyerden beklentileriniz neler? Anketlerin kalitesini artırmak Daha fazla ürün satabilmek Firmanın ürünleri için yeni pazarlar bulabilmek..

5 Örnek Amaçları belirlemek için: Ne istediğinizin listesini yapın. Seçenekleri belirleyin. Sorunları ve zayıf noktaları belirleyin. Sonuçları tahmin edin. Hedefleri, kısıtları ve yol göstericileri belirleyin. Farklı bakış açıları geliştirin. Stratejik amaçlar geliştirin. Genel amaçlar geliştirin.

6 Örnek Belirlenen amaçlar kategorilere ayrılabilir: İşletme performansı İş çevresini geliştirmek Pazarlama aktivitelerinin etkinliğini ve kalitesini artırmak Kişisel ve kurumsal gelişimi sağlamak

7 Önemli ve Ara Amaçlar Amaçlar belirlendikten sonra hangisinin önemli hangisinin ara amaç olduğunu belirlemek gereklidir.

8 Önemli Amaçlar Fundamental objectives. Önemli amaçlar, hiyerarşi içinde gösterilebilir.

9 Ara Amaçlar Means objectives. Ara amaçlar, ağ yapılarıyla gösterilir.

10 Nasıl ayırt edilir? Herhangi bir amaç için Neden önemli (Why Is That Important)? sorusu sorularak önemli mi yoksa ara amaç mı olduğu bulunabilir. Eğer bu soruya verilecek cevap, Bu amaç önemlidir çünkü X e ulaşmamı sağlıyor ise bu amaç ara amaçtır. Bu amacın X üzerinde etkisi vardır.

11

12 Etki Diyagramları Karar verme durumlarını gösteren basit şekillerdir. Etki Diyagramları, problem yapılandırma yollarından biridir. Karar verirken hangi bilgilerin bilinmesi gerektiğini, Hangi doğa durumlarının birbiriyle ilişkili olduğunu anlamak için kullanılır. Karar verme problemine ait elemanlar, etki diyagramlarında farklı şekillerle gösterilir. Dikdörtgenler, kararları ve ovaller de şans olaylarını gösterir. Köşeleri yuvarlatılmış dikdörtgenler ise bir hesaplamayı veya sabit sayıyı gösterir.

13 Etki Diyagramı: Düğümler Dikdörtgenler Kararları/aksiyonları ifade eder. (Yeni teknolojiye yatırım gibi). Ovaller doğa durumlarını ifade ederler, Yuvarlatılmış dikdörtgenler bir hesaplamayı veya sonucu gösterirler. Elmaslar (Eşkenar Dörtgen) nihai sonucu gösterirler

14 Etki Diyagramı: Oklar A B A kararı B olayının olasılığını etkiler. A B A olayının çıktısı B olayının olasılığını etkiler. A B A kararı B kararının önselidiir. A B A olayının çıktısı B kararından önce bilinmektedir.

15 Etki Diyagramı: Oklar İlişki A A B B A kararı B olayının olasılığını etkiler. A olayının çıktısı B olayının olasılığını etkiler. A B A kararı B kararının önselidiir. A B A olayının çıktısı B kararından önce bilinmektedir.

16 Etki Diyagramı: Oklar A B A kararı B olayının olasılığını etkiler. A B A olayının çıktısı B olayının olasılığını etkiler. Sıra/Bilgi A A B B A kararı B kararının önselidiir. A olayının çıktısı B kararından önce bilinmektedir. (A olayı B kararını etkiler demek değildir.) 16

17 Etki Diyagramlarında Oklar A B G H C I D E Sıra F İlişki

18 Etki Diyagramı Gösterimi Etki Olay Karar Bilgi Olasılıksal ilişki Değer Olay Fonksiyonel İlişki Courtesy of Dr. Dan Maxwell

19 Etki Diyagramları Girişim Başarılı/ Başarısız Yatırım Yap Değer

20 Etki Diyagramına örnek Toplam Tatmini Bilgisayar Endüstrisine Yatırım Yap Yatırımın Getirisi (ROI) Yatırım Yap? Girişim Başarılı / Başarısız ROI Bilgisayar Endüstrisi Büyüme Toplam Tatmin 20

21 Örnek

22 Ardışık karar

23 Örnek

24 Örnek Ahmet, yaz aylarında plajda bir limonata standı açmayı düşünmektedir. Sıcak havada dinlenirken soğuk bişeyler içmenin insanları ferahlatacağını düşünmektedir. Eğer yaz ayları çok sıcak geçerse Ahmet çok para kazanabilecektir. Eğer, yaz aylarında çok yağmur yağarsa Ahmet in satışları düşecektir.

25 Örnek X yazılım şirketi, hukuk bürolarına muhasebe fonksiyonu da içeren bir yazılım satmaktadır. Yazılımı daha çekici hale getirmek için müşterilerine ücretsiz müşteri desteği sağlamaktadır. Bu desteğin satışları oldukça artırdığını gözlenmiştir. Buna karşılık bu servisi sağlamak oldukça pahalıdır ve öte yandan elde ettikleri karın azalmasına neden olmaktadır.

26 Örnek Yeni açılacak olan havaalanı için büyük bir mühendislik firmasının CEO su Kolombiya ya seyahat etmektedir. Geçmiş tecrübelere dayanarak kaçırılma olaylarının çok fazla olması sebebiyle nasıl bir güvenlik planı oluşturacağı konusunda verilecek karar oldukça önemlidir. Çok sayıda güvenlik görevlisi işe alarak bu sorunu çözebileceğini düşünmektedir ancak ne kadar çok güvenlik görevlisi olursa maliyet de o kadar fazla olmaktadır.

27 Karar Ağaçları Etki diyagramlarında, birçok detayı görmek mümkün değildir. Bu detaylar, karar ağaçlarında kolayca görülebilir. Dikdörtgenler, kararları; ovaller olayları göstermektedir. Olayların sonuçlarını da ovallerden çıkan dallar göstermektedir. Dalların ucunda ise o olayın sonucu yer almaktadır.

28 Karar Tablosunun Karar Ağacına Dönüştürülmesi OLAYLAR SEÇENEKLER θ 1 θ 2... θ n a 1 x 11 x x 1n a 2 x 21 x x 2n a m x m1 x m2... x mn a 1 a 2 θ 1 x 11 θ n x 1n a m θ 1 x m1 θ n x mn

29 Karar Ağacı Yöntemi 1. Sorunun tanımlanması 2. Karar ağacının çizilmesi / yapılandırılması 3. Olayların oluşma olasılıklarının atanması 4. Beklenen getirinin (veya faydanın) ilgili şans noktası için hesaplanması -geriye doğru, işlem 5. En yüksek beklenen getirinin (faydanın) ilgili karar noktasına atanması -geriye doğru, karşılaştırma 6. Önerinin sunulması

30 Karar Ağacı Olaylar (Events) Yağmur Yağar Yağmur Yağmaz Davranış Biçimi (Acts) Şemsiyeni Al Şemsiyeni evde bırak Kuru kaldın Boşuna taşıdın Islandın Her şey yolunda Davranış Biçimi (Acts) Olay (Event) Sonuç (Outcome) Kuru kaldın Boşuna taşıdın Islandın Her şey yolunda Davranış seçimi noktaları (Act-fork nodes) Olay Ayrımı noktaları (event-fork nodes) 30

31 Karar Ağacı Gösterimi Girişim Başarılı/ Başarısız Girişim Başarılı Büyük Kazanç Yatırım Yap Yatırım Yap Girişim Başarısız Kayıp Var Değer Yatırım Yapma Az riskli yatırım Tipik getiri Etki Diyagramı Gösterimi 31

32 Örnek 1 Karar noktası Küçük fabrika kur Şans noktası 1 2 Yüksek talep (0.6) Düşük talep (0.4) Yüksek talep (0.6) Düşük talep (0.4) $ $ $ $ $0

33 Örnek 1 Karar noktası Şans noktası 1 BD = $ Küçük fabrika kur 2 BD = $ Yüksek talep (0.6) Düşük talep (0.4) Yüksek talep (0.6) Düşük talep (0.4) $ $ $ $ $0

34 Örnek 2 OLAYLAR STRATEJİLER Düşüş Yükseliş Yeni donanım (S 1 ) Fazla mesai (S 2 ) Bir şey yapmama (S 3 ) OLASILIKLAR 40% 60% 184 %60 % % % % %40 150

35 Ardışık Karar Ağacı Ardışık (sequential) karar ağacı, birbirlerine bağlı sıralı kararların verildiği (çok aşamalı karar verme; multi-stage decision making) ve karar tablosunun (tek aşamalı kararla sınırlı) yetersiz kaldığı durumların gösterimi için kullanılır.

36 Örnek 3 Diyelim ki KV ilk kararın sonucuna bağlı ikinci bir kararın olduğu iki karar vermeli. Yeni bir fabrika kurmadan önce KV nin $ a bir pazarlama araştırması çalışması yapma seçeneği olsun. Araştırmadan gelecek bilgi büyük fabrika kurma, küçük fabrika kurma veya bir şey yapmama kararı üzerinde yardımcı olacaktır.

37 Araştırma öncesi KV, yüksek talep ve düşük talep gerçekleşme olasılıklarının eşit olduğuna inanmaktadır: her olayın olasılığı%50 Araştırma sonuçları %45 olasılıkla yüksek talep beklenildiğini verecektir. Her ne kadar pazarlama araştırması KV ye kesin bilgi vermese de koşullu (artçıl) olasılıkları (conditional (posterior) probabilities) belirleyerek yardımcı olacaktır: Araştırma sonucu olumlu olduğunda talebin yüksek olma olasılığı%78 Araştırma sonucu olumsuz olduğunda talebin yüksek olma olasılığı%27

38

39

40 Örnek Bir tarım şirketi, her yıl aynı sorunla karşı karşıya kalmaktadır. Tarlada olan hasadı toplamak mı yoksa bir ay daha bekletip büyümesini mi beklemek? Eğer, şirket mahsulü erken toplarsa kazancı 1.2 milyon TL olacaktır. Eğer, mahsulü bir ay daha bekletip sonra toplarlarsa 1.4 milyon TL elde edeceklerdir. Bir ay beklemesi durumunda don olma olasılığı vardır ve geçmiş verilere göre bu olasılık %25 şeklindedir. Eğer don olayı olursa, mahsul tamamen bozulacaktır. Bu problemi, karar ağacı şeklinde ifade ediniz. Don olasılığı %35 veya%10 olursa kararınız bundan nasıl etkilenir?

41 Karşılaştırma Karar ağaçları daha detaylıdır. Etki diyagramlarını anlamak daha kolaydır. Karar probleminin ana elemanlarını anlamak için önce etki diyagramlarını, daha sonra detayları görebilmek için karar ağaçlarını kullanmak uygun olabilir.

tree) nedir? Karar Ağacı (Decision Decisiontree

tree) nedir? Karar Ağacı (Decision Decisiontree Karar Ağacı (Decision Decisiontree tree) nedir? Bir işletme yönetimi tarafından tercihlerin, risklerin, kazançların, hedeflerin tanımlanmasında yardımcı olabilen ve birçok önemli yatırım alanlarında uygulanabilen,

Detaylı

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan 1 Data! Data! Data! I can t make bricks without clay - Sherlock Holmes,The Adventure of Copper Beeches, Sir Arthur Conan Doyle In God we trust, everyone else

Detaylı

Karar Verme ve Oyun Teorisi

Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karar Verme ve Oyun Teorisi Karar Problemlerinin Modellenmesinde Kullanılan raçlar Karmaşık karar problemlerinin anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla,

Detaylı

Kısaca. Müşteri İlişkileri Yönetimi. Nedir? İçerik. Elde tutma. Doğru müşteri 01.06.2011. Genel Tanıtım

Kısaca. Müşteri İlişkileri Yönetimi. Nedir? İçerik. Elde tutma. Doğru müşteri 01.06.2011. Genel Tanıtım Kısaca Müşteri İlişkileri Yönetimi Genel Tanıtım Başar Öztayşi Öğr. Gör. Dr. oztaysib@itu.edu.tr 1 MİY Genel Tanıtım 2 MİY Genel Tanıtım İçerik Müşteri İlişkileri Yönetimi Nedir? Neden? Tipleri Nelerdir?

Detaylı

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ

TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TOPLAM KALİTE YÖNETİMİ Hafta 13 Yrd. Doç. Dr. Semra BORAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak

Detaylı

MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ

MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ MÜŞTERİ İLİŞKİLERİ YÖNETİMİ Birinci Bölüm : Müşteri İlişkileri Yönetimi: Tanımı, Kapsamı ve Önemi Hazırlayan ÖĞR. GÖR. Hamza CORUT İŞLEYİŞ AŞAMALARI Birinci Aşama: İçerik Sunumu İkinci Aşama: İçeriğin

Detaylı

Karar Ağaçları. Karar Ağaçları. Arş. Gör. Melike ERDOĞAN

Karar Ağaçları. Karar Ağaçları. Arş. Gör. Melike ERDOĞAN Arş. Gör. Melike ERDOĞAN 09.05.2014 1 Belirsizlik ve risk altında karar alma durumunu temsil eden şekil Bu şekil karar seçeneklerini, her bir seçeneğin olasılıklarını, kar ve zararlarını gösterir. 09.05.2014

Detaylı

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu instagram.com/yitopcu Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/ GİRİŞ Tek boyutlu (tek

Detaylı

KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE

KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE SUNUM PLANI 1. RİSK VE RİSK YÖNETİMİ: TANIMLAR 2. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ 3. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ DÖNÜŞÜM SÜRECİ

Detaylı

Ders İçerik Bilgisi. Karmaşık Sistemlerin Tek Bir Transfer Fonksiyonuna İndirgenmesi

Ders İçerik Bilgisi. Karmaşık Sistemlerin Tek Bir Transfer Fonksiyonuna İndirgenmesi Dr. Hakan TERZİOĞLU Ders İçerik Bilgisi Karmaşık Sistemlerin Tek Bir Transfer Fonksiyonuna İndirgenmesi 1. Blok Diyagramları İle (GeçenHafta) 2. İşaret Akış Diyagramları İle (Bu Hafta) Sadeleştirme yoluyla

Detaylı

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

KARAR TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karar Ortamları Karar Analizi, alternatiflerin en iyisini seçmek için akılcı bir sürecin kullanılması ile ilgilenir. Seçilen

Detaylı

Proje Çevresi ve Bileşenleri

Proje Çevresi ve Bileşenleri Proje Çevresi ve Bileşenleri 1.3. Proje Çevresi Proje çevresi, proje performans ve başarısını önemli ölçüde etkiler. Proje takımı; sosyoekonomik, coğrafı, siyasi, yasal, teknolojik ve ekolojik gibi kuruluş

Detaylı

Stratejik Performans Yönetimi ve Dengeli Sonuç Kartı (Balanced Scorecard-BSC)

Stratejik Performans Yönetimi ve Dengeli Sonuç Kartı (Balanced Scorecard-BSC) Stratejik Performans Yönetimi ve Dengeli Sonuç Kartı (Balanced Scorecard-BSC) Kontrol Fonksiyonu Gerçekleştirilmek istenen amaçlara ne ölçüde ulaşıldığını belirlemek, planlanan amaçlar (standartlar), ile

Detaylı

Kredi Limit Optimizasyonu:

Kredi Limit Optimizasyonu: Kredi Limit Optimizasyonu: «Teorik Değil Pratik" Simge Danışman Analitik Direktörü, Experian EMEA Kar Gelişimi Kredi Limit Optimizasyonu Optimizasyona Genel Bakış Profilleme Modelleme Karar Matrisleri

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE

SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI. ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE SİSTEM ANALİZİ ve TASARIMI ÖN İNCELEME ve FİZİBİLİTE Sistem Tasarım ve Analiz Aşamaları Ön İnceleme Fizibilite Sistem Analizi Sistem Tasarımı Sistem Gerçekleştirme Sistem Operasyon ve Destek ÖN İNCELEME

Detaylı

YÖNETİM İNSAN. Çeşitli çalışmaların yapılması için gerekli işler bütünu SPOR YÖNETİMİ VE ORGANİZASYONU ü Süreç. ü Liderlik.

YÖNETİM İNSAN. Çeşitli çalışmaların yapılması için gerekli işler bütünu SPOR YÖNETİMİ VE ORGANİZASYONU ü Süreç. ü Liderlik. SPOR YÖNETİMİ VE ORGANİZASYONU Dr. Müfide YORUÇ ÇOTUK MARMARA ÜNİVERSİTESİ SPOR BİLİMLERİ FAKÜLTESİ TVF EĞİTİM KURUL KOORDİNATÖRÜ mcotuk@marmara.edu.tr ü Süreç İNSAN ü Sürecin Unsurları Olan Kişi veya

Detaylı

Gürc r an n B ange g r

Gürc r an n B ange g r Gürcan Banger Hareket Noktası Kendi işini kurmaya karar vermede başlıca etkenler şunlardır: 1. İşini kaybetmek, 2. İşsizlik döneminin uzun sürmesine tepki, 3. Bir iş fırsatının belirlenmesi, 4. Daha çok

Detaylı

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon

GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI. Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon GİRİŞİMCİLİK (HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ) DERS NOTLARI Doç. Dr. Volkan YILDIRIM yvolkan@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr GİRİŞİMCİLİK 1. İŞLETMELERİN KURULUŞ

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME

Detaylı

İŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21

İŞLETME RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21 İŞLETME RİSK YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/21 Kuruluşların, artan belirsizlik ortamında, stratejilerini belirlemeleri ve bu stratejiler doğrultusunda gelişimlerini sürdürmelerinde, yeni

Detaylı

Ders 1: Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 4. Stokastik Süreç Nedir? Stokastik Süreç Nedir?

Ders 1: Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 4. Stokastik Süreç Nedir? Stokastik Süreç Nedir? Ders : Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 4 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocaktan E-mail: bocaktan@gmail.com Ders İçerik: nedir? Markov Zinciri nedir? Markov Özelliği Zaman Homojenliği

Detaylı

GİRİŞİMCİNİN GÜNDEMİ

GİRİŞİMCİNİN GÜNDEMİ GİRİŞİMCİNİN GÜNDEMİ Girişimcinin Gündemi GİRİŞİMCİLER VE KOBİ LER AÇISINDAN MARKA VE ÖNEMİ Günal ÖNCE Günümüzde markalara, Amerikan Pazarlama Birliği nin tanımladığının yanı sıra sadece sahip oldukları

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi Arş.Gör. Duran GÜLER Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik zinciri boyunca tedarik ve zinciri içinde müşteri tatmin düzeyini

Detaylı

Kapasite Belirleme Yöntemleri

Kapasite Belirleme Yöntemleri Kapasite Belirleme Yöntemleri Kapasite kararlarında karar ağaçlarının kullanımı Belirsiz talep için başarılı kapasite planlama kararları vermek için kullanılan bir teknik karar teorisidir ve karar ağaçlarının

Detaylı

E.G.O. Grubu Kurumsal İlkeleri

E.G.O. Grubu Kurumsal İlkeleri E.G.O. Grubu Kurumsal İlkeleri 1. Müşterimizin hizmetindeyiz! 2. Yenilikçi bir kültüre sahibiz ve gelecek için fikirlerimiz var 3. EGO nun en değerli varlığı biz çalışanlarıyız 4. Tüm iş faaliyetlerimizde

Detaylı

Verimlilik Kavramı Verimlilik Yönetimi Verimlilik Ölçme ve Verimlilik Oranları Verimlilik Arttırma Teknikleri

Verimlilik Kavramı Verimlilik Yönetimi Verimlilik Ölçme ve Verimlilik Oranları Verimlilik Arttırma Teknikleri Endüstri Mühendisliğine ine Giriș Verimlilik Analizi ve Verimlilik Arttırma Teknikleri Yrd. Doç. Dr. Selçuk ÇEBİ scebi@ktu.edu.tr http://scebi.ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği

Detaylı

Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi. Amaç. Geleneksel Yaklaşımda Karar verme

Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi. Amaç. Geleneksel Yaklaşımda Karar verme Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Dr.Öğr.Üyesi Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.

Detaylı

BÖLÜM KÜÇÜK İŞLETMELERİN SORUNLARI VE ÇÖZÜM YOLLARI

BÖLÜM KÜÇÜK İŞLETMELERİN SORUNLARI VE ÇÖZÜM YOLLARI BÖLÜM 10 -- KÜÇÜK İŞLETMELERİN SORUNLARI VE ÇÖZÜM YOLLARI DIŞ SORUNLAR Küçük işletmelerin gelişmekte olan ülkelerde önüne çıkan engeller aşağıdaki gibi listelenebilir: 1. Finansman sorunu - Kaynak çeşidi

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetimi

Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik Zinciri Yönetimi -Tedarikçi Seçme Kararları- Yrd. Doç. Dr. Mert TOPOYAN Satın Alma Bir ișletme, dıșarıdan alacağı malzeme ya da hizmetlerle ilgili olarak satın alma (tedarik) fonksiyonunda beș

Detaylı

ÜRÜN TASARIMI VE ÜRETİM SÜRECİ SEÇİMİ

ÜRÜN TASARIMI VE ÜRETİM SÜRECİ SEÇİMİ ÜRÜN TASARIMI VE ÜRETİM SÜRECİ SEÇİMİ ÜRÜN GELİŞTİRME VE TASARIM SÜRECİ Genel olarak, farklı ve yeni bir kavramı pazardaki müşteriye sunmak için gerekli tüm faaliyetler ürün geliştirme sürecine dâhil olmaktadır.

Detaylı

TÜRK TELEKOMÜNİKASYON A.Ş ÜÇÜNCÜ ÇEYREK SONUÇLARINI AÇIKLADI

TÜRK TELEKOMÜNİKASYON A.Ş ÜÇÜNCÜ ÇEYREK SONUÇLARINI AÇIKLADI TÜRK TELEKOMÜNİKASYON A.Ş. 2009 ÜÇÜNCÜ ÇEYREK SONUÇLARINI AÇIKLADI Basın Bülteni 20 Ekim 2009 Konsolide Gelir 7,8 milyar TL yi aştı Türkiye nin öncü iletişim ve yakınsama teknolojisi şirketi Türk Telekom

Detaylı

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi

DERS BİLGİ FORMU. Okul Eğitimi Süresi DERS BİLGİ FORMU DERSİN ADI BÖLÜM PROGRAM DÖNEMİ DERSİN DİLİ DERS KATEGORİSİ ÖN ŞARTLAR SÜRE VE DAĞILIMI KREDİ DERSİN AMACI ÖĞRENME ÇIKTILARI VE YETERLİKLER DERSİN İÇERİĞİ VE DAĞILIMI (MODÜLLER VE HAFTALARA

Detaylı

Önceden belirlenmiş sonuçlara ulaşabilmek için organize edilmiş faaliyetler zinciridir.

Önceden belirlenmiş sonuçlara ulaşabilmek için organize edilmiş faaliyetler zinciridir. PROJE YÖNETİMİ Proje: Önceden belirlenmiş sonuçlara ulaşabilmek için organize edilmiş faaliyetler zinciridir. Proje Yönetimi: Kısıtlı zaman, maliyet ve teknik durumları dikkate alarak, projenin en etkin

Detaylı

İnovasyon Portföyü Genelinde Risk Değerlendirmesi

İnovasyon Portföyü Genelinde Risk Değerlendirmesi DAY İnovasyon Portföyü Genelinde Risk Değerlendirmesi Risk matrisi* Bu araç bir şirketin inovasyon portföyü genelindeki risk dağılımını açığa çıkarır. Her inovasyon Projeleri Matris Üzerinde Konumlandırma

Detaylı

FREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1

FREKANS VERİLERİ. Prof.Dr. Levent ŞENYAY III - 1 3 FREKANS VERİLERİ 3.1. Frekans Tablolarının Düzenlenmesi 3.2. Frekans poligonu 3.3. Frekans tablosu hazırlama 3.4. Frekans Histogramı 3.5. Frekans eğrisi tipleri 3.6. Diğer İstatistiksel Grafik Gösterimler

Detaylı

Bölüm 6 - İşletme Performansı

Bölüm 6 - İşletme Performansı Bölüm 6 - İşletme Performansı Performans Kavramı Performans, genel anlamda amaçlı ve planlanmış bir etkinlik sonucunda elde edileni, nicel ya da nitel olarak belirleyen bir kavramdır. Performans Kavramı

Detaylı

Franchise İlişkilerinin Değerlendirilmesi ve Özel Kapsamlı Hizmetler

Franchise İlişkilerinin Değerlendirilmesi ve Özel Kapsamlı Hizmetler Franchise İlişkilerinin Değerlendirilmesi ve Özel Kapsamlı Hizmetler Franchise İlişkileri Markanızın başarısı, sadece Şirketinizin performansına değil, markanızın doğrudan veya dolaylı olarak tüketici

Detaylı

OLASILIK (İHTİMAL) TEORİSİ. DENEY (experiment),sonuç (outcome), OLAY (event) DENEY:Bir aktivitenin gözlemlenmesi ve ölçüm yapma şekilleridir.

OLASILIK (İHTİMAL) TEORİSİ. DENEY (experiment),sonuç (outcome), OLAY (event) DENEY:Bir aktivitenin gözlemlenmesi ve ölçüm yapma şekilleridir. OLASILIK (İHTİMAL) TEORİSİ 1 DENEY (experiment),sonuç (outcome), OLAY (event) DENEY:Bir aktivitenin gözlemlenmesi ve ölçüm yapma şekilleridir. SONUÇ:Deneylerin tamamlanması ile elde edilen verilerdir.

Detaylı

Eskişehir Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi

Eskişehir Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi Eskişehir Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2018-2019 Güz Dönemi Tesis Planlama Süreci (imalat ve montaj tesisleri için) 2

Detaylı

Begüm KIZILTEPE 0510110079 Aykut ÇELİK 0510110080 Hatice ŞAHİN 0510110081 Kemal ÖZTÜRK 0510110083

Begüm KIZILTEPE 0510110079 Aykut ÇELİK 0510110080 Hatice ŞAHİN 0510110081 Kemal ÖZTÜRK 0510110083 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ TURİZM İŞLETMECİLİĞİ BÖLÜMÜ SEYAHAT İŞLETMELERİNDE OTOMASYON SUNUMU Begüm KIZILTEPE 0510110079 Aykut ÇELİK 0510110080 Hatice ŞAHİN 0510110081 Kemal ÖZTÜRK 0510110083

Detaylı

III. PwC Çözüm Ortaklığı Platformu Şirketlerde İç Kontrol ve İç Denetim Fonksiyonu* 22 Aralık 2004

III. PwC Çözüm Ortaklığı Platformu Şirketlerde İç Kontrol ve İç Denetim Fonksiyonu* 22 Aralık 2004 III. PwC Çözüm Ortaklığı Platformu Şirketlerde İç Kontrol ve İç Denetim Fonksiyonu* *connectedthinking PwC İçerik İç kontroller İç kontrol yapısının oluşturulmasında COSO nun yeri İç denetim İç denetimi

Detaylı

Haşmet GÖKIRMAK. Yard. Doç. Dr. 14 Mart 2014

Haşmet GÖKIRMAK. Yard. Doç. Dr. 14 Mart 2014 Haşmet GÖKIRMAK Yard. Doç. Dr. 14 Mart 2014 Bu Bölümde Stratejik Planlamanın Aşamaları Şirket seviyesinde Bölüm, ürün ve pazar seviyesinde Şirket Misyonunun belirlenmesi Şirket amaç ve hedeflerinin belirlenmesi

Detaylı

Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC)

Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC) Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (The Systems Development Life Cycle) (SDLC) Sistem analistlerinin ve kullanıcı faaliyetlerinin spesifik döngüsünün kullanılmasıyla En iyi geliştirilmiş sistemin oluşmasını

Detaylı

Performans Denetimi Hesap verebilirlik ve karar alma süreçlerinde iç denetimin artan katma değeri. 19 Ekim 2015 XIX.Türkiye İç Denetim Kongresi

Performans Denetimi Hesap verebilirlik ve karar alma süreçlerinde iç denetimin artan katma değeri. 19 Ekim 2015 XIX.Türkiye İç Denetim Kongresi Performans Denetimi Hesap verebilirlik ve karar alma süreçlerinde iç denetimin artan katma değeri 19 Ekim 2015 XIX.Türkiye İç Denetim Kongresi Place image here with reference to guidelines Serhat Akmeşe

Detaylı

TÜRK TELEKOM GRUBU ÇEYREK FİNANSAL SONUÇLARINI AÇIKLADI

TÜRK TELEKOM GRUBU ÇEYREK FİNANSAL SONUÇLARINI AÇIKLADI TÜRK TELEKOM GRUBU 2013 1. ÇEYREK FİNANSAL SONUÇLARINI AÇIKLADI Basın Bülteni 16 Nisan 2013 Güçlü Büyüme Devam Etti Türkiye nin öncü iletişim ve yakınsama teknolojileri grubu Türk Telekom, 2013 yılı birinci

Detaylı

KYM363 Mühendislik Ekonomisi. FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ

KYM363 Mühendislik Ekonomisi. FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ KYM363 Mühendislik Ekonomisi FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK EKONOMİSİ Prof.Dr.Hasip Yeniova E Blok 1.kat no.113 www.yeniova.info yeniova@ankara.edu.tr yeniova@gmail.com FABRİKA TASARIMI ve MÜHENDİSLİK

Detaylı

AYGAZ 2Ç2017 Sonuçları

AYGAZ 2Ç2017 Sonuçları Ağu 16 Eyl 16 Eki 16 Kas 16 Ara 16 Oca 17 Şub 17 Mar 17 Nis 17 May 17 Haz 17 Tem 17 ARAŞTIRMA BÖLÜMÜ 9 Ağustos 2017 AYGAZ 2Ç2017 Sonuçları HARUN DERELİ hdereli@ziraatyatirim.com.tr Aygaz ın Net Dönem Karı,

Detaylı

İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI

İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI 2014 İŞLETME VE ORGANİZASYON STAJI UYGULAMA ESASLARI Açıklama Staj yapılan işletmelerde

Detaylı

Proje Yaşam Döngüsü. Doç. Dr. Hakan YAMAN

Proje Yaşam Döngüsü. Doç. Dr. Hakan YAMAN İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü * İPY ABD İnşaat Projeleri Yönetimi YL Programı İPY 501 İnşaat Projelerinin Yönetimine Giriş Dersi İçerik Neler öğreneceksiniz? P roje Yaşam Döngüsü Nedir? P roje vs Operasyonel

Detaylı

Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi

Karar Verme. Karar Verme ve Oyun Teorisi. Kararların Özellikleri. Karar Analizi Karar Verme Karar Verme ve Oyun Teorisi Yrd.Doç.Dr. Gökçe BAYSAL TÜRKÖLMEZ Belirli bir amaca ulaşabilmek için, Değişik alternatiflerin belirlenmesi ve Bunlar içinden en etkilisinin seçilmesi işlemidir.

Detaylı

DECISION THEORY AND ANALYSIS DECISION TREES

DECISION THEORY AND ANALYSIS DECISION TREES DECISION THEORY AND ANALYSIS DECISION TREES Decision Tree a 1 a 2 1 2 m 1 2.. p(a 1, 2 ) p(a 1, m ) p(a 2, 1 ) p(a 1, 1 ) a n. m.. 1 2 p(a 2, 2 ) p(a 2, m ) p(a n, 1 ) : Decision Node Choose best branch

Detaylı

RAKAMLARLA KONYA İSTİHDAMI FEYZULLAH ALTAY

RAKAMLARLA KONYA İSTİHDAMI FEYZULLAH ALTAY Bugün, yükselen ekonomisi ve gelişmekte olan performansıyla ülkesi için önemli bir katma değer oluşturan sayılı merkezlerden birisidir. Gelişmekte olan ekonomisine paralel olarak birçok sektörde yeni iş

Detaylı

İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları

İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İstatistik ve Olasılığa giriş -I STAT 201T Her İkisi 3 0 0 3

Detaylı

Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS, 2018

Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS, 2018 Anadolu Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Hazırlayan: Doç. Dr. Nil ARAS, 2018 2 Bu bölümün sonunda, Tedarik zincirinin hedefini tartışabilecek ve bir firmanın başarısında

Detaylı

Örgüt Teorisi (MGMT 213) Ders Detayları

Örgüt Teorisi (MGMT 213) Ders Detayları Örgüt Teorisi (MGMT 213) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Örgüt Teorisi MGMT 213 Güz 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü

Detaylı

Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış

Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış Satıcılar Hizmetlerini Nasıl Farklılaştırırlar? Wilson Learning in beş farklı kuruluşla yaptığı araştırmanın amacı, satıcıların farklılık ve rekabet avantajı yaratmadaki

Detaylı

kültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş

kültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş Altı Sigma Nedir? Mühendis ve istatistikçiler tarafından ürün ve proseslerin ince ayarını yapmak için kullanılan ileri derecede teknik bir yöntem Müşteri ihtiyaçlarını kusursuza yakın karşılama hedefi

Detaylı

aselsan Açık Pozisyonlar Bilgi Teknolojileri (BT) Denetçisi İç Denetçi

aselsan Açık Pozisyonlar Bilgi Teknolojileri (BT) Denetçisi İç Denetçi Açık Pozisyonlar Bilgi Teknolojileri (BT) Denetçisi aselsan ASELSAN'ın İç Denetim Bölümü'nde görevlendirilmek üzere aşağıdaki niteliklere sahip adaylara ihtiyaç bulunmaktadır. Üniversitelerin Bilgisayar

Detaylı

15.BÖLÜM BÜYÜME STRATEJİLERİ

15.BÖLÜM BÜYÜME STRATEJİLERİ 15.BÖLÜM BÜYÜME STRATEJİLERİ 157 158 15.Bölüm Büyüme Stratejileri 15. BÜYÜME STRATEJİLERİ Büyümek, her meslek mensubunun ana amacıdır. Daha çok gelir elde etmek, müşteri portföyünü genişletmek, yeni alanlara

Detaylı

MEKANSAL BİLİŞİM ENDÜSTRİSİ

MEKANSAL BİLİŞİM ENDÜSTRİSİ www.netcad.com.tr MEKANSAL BİLİŞİM ENDÜSTRİSİ CBS Kentsel Planlama Harita Üretimi Arazi Düzenleme Mekansal Mühendislik UA GNSS Endüstri 4.0 Yazılım (paket) Donanım Hizmet Eğitim Plan Yapımı Fotogrametrik

Detaylı

Dijital Dönüşümde BT Maliyet Yönetimi

Dijital Dönüşümde BT Maliyet Yönetimi www.pwc.com Dijital Dönüşümde BT Maliyet Yönetimi Dijital dönüşümü anlamak İÇERİK Dönüşüm Nedir? Dijital Nedir? Dijital Dönüşüm Nedir? Dijital Dönüşümde BT Maliyetleri BT Maliyetlerinin İzlenmesi ve Şeffaflık

Detaylı

Ara Sınav, Bahar 2003

Ara Sınav, Bahar 2003 Ara Sınav, Bahar 2003 1. (1 puan) XYZ şirketinin $60 da işlem gören hisse senedini, kendi paranızdan mümkün olduğunca az harcayarak brokerdan satın almak istiyorsunuz. İlk baştaki marjin %50 ise ve yatırım

Detaylı

Pazarlama Araştırması (MGMT 306T) Ders Detayları

Pazarlama Araştırması (MGMT 306T) Ders Detayları Pazarlama Araştırması (MGMT 306T) Ders Detayları Ders Adı Pazarlama Araştırması Ders Kodu MGMT 306T Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin

Detaylı

Karar Analizi (IE 418) Ders Detayları

Karar Analizi (IE 418) Ders Detayları Karar Analizi (IE 418) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Karar Analizi IE 418 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü

Detaylı

Sistem Mühendisliği. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez

Sistem Mühendisliği. Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Sistem Mühendisliği Prof. Dr. Ferit Kemal Sönmez Organizasyon Teorileri 20. yüzyılın başından itibaren insan ilişkilerinin her alandaki giderek artan önemi, iki dünya savaşı ve 1960 ların sosyal devrimleri,

Detaylı

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI

İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI 29 İSG011 1/7 İSG PROJE YÖNETİMİ İSG PROJE YÖNETİMİ ve ACİL DURUM PLÂNI AMAÇ: İSG de Proje yönetimi ile tehlike araştırma yöntemleri hakkında bilgilendirme Slayt III BÖLÜM CPM GANT PERT YÖNTEMİLERİ VE

Detaylı

İŞ ANALİZİ ve YETKİNLİK MODELLEME

İŞ ANALİZİ ve YETKİNLİK MODELLEME İŞ ANALİZİ ve YETKİNLİK MODELLEME PozitifİK tarafından hazırlanmıştır. Tüm hakları saklıdır. YOURLOGO ÜRÜN VE HİZMETLERİMİZ 2 Projenin Amacı Projenin amacı, fonksiyonel bir yaklaşımla Kiptaş taki tüm pozisyonların

Detaylı

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Final Çalışma Soruları

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Final Çalışma Soruları YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Final Çalışma Soruları Soru ) Aşağıda verilen adım geçiş matrisli Markov Zincirini ele alın..5.5..8 P=.5.75.6. a) Markov Zincirindeki haberleşen sınıfları yazın. b) Markov Zincirinin

Detaylı

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları

Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları YÖNETMELİK ESASLARI Deprem Yönetmeliklerindeki Burulma Düzensizliği Koşulları Günay Özmen İstanbul Teknik Üniversitesi /57 /57 Burulma Düzensizliğini Etkileyen Faktörler Yapının Plan Geometrisi Planda

Detaylı

KBÜ. TBP101 Programlama Temelleri. Öğr. Gör. Dr. Abdullah ELEN KARABÜK ÜNİVERSİTESİ.

KBÜ. TBP101 Programlama Temelleri. Öğr. Gör. Dr. Abdullah ELEN KARABÜK ÜNİVERSİTESİ. KBÜ KARABÜK ÜNİVERSİTESİ TBP101 Programlama Temelleri «A K I Ş D İ YA G R A M L A R I» Öğr. Gör. Dr. Abdullah ELEN Karabük Üniversitesi T.O.B.B. Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Demir Çelik Kampüsü 78050

Detaylı

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program

Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Marmara Üniversitesi Lojistik & Tedarik Zinciri Yönetimi Sertifika Programı Marmara University Logistics & Supply Chain Management Certificate Program Amaç Değişen ve gelişen müşteri isteklerinin en verimli

Detaylı

Başa-baş Noktası= (Alım varantı kullanım fiyatı + varant fiyatı *çarpan)

Başa-baş Noktası= (Alım varantı kullanım fiyatı + varant fiyatı *çarpan) Yatırımcının beklenti ve amaçlarına bağlı olarak varantlar, yatırım stratejileriyle ilgili geniş bir yelpazede kullanılabilir. Mevcut menkul kıymet portföylerinin riskten korunmasıyla ilgili olarak son

Detaylı

Uluslararası İşletmecilik (MGMT 419T) Ders Detayları

Uluslararası İşletmecilik (MGMT 419T) Ders Detayları Uluslararası İşletmecilik (MGMT 419T) Ders Detayları Ders Adı Uluslararası İşletmecilik Ders Kodu MGMT 419T Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i

Detaylı

Girişimcinin İş Kurma Sürecindeki Temel Adımları. Yrd.Doç.Dr. Levent VURGUN Turgut Özal Üniversitesi

Girişimcinin İş Kurma Sürecindeki Temel Adımları. Yrd.Doç.Dr. Levent VURGUN Turgut Özal Üniversitesi Girişimcinin İş Kurma Sürecindeki Temel Adımları Yrd.Doç.Dr. Levent VURGUN Turgut Özal Üniversitesi Girişimcinin İş Kurma Sürecindeki Temel Adımları MOTİVASYON İŞ FİKRİ ÇALIŞMA PROGRAMI ÖN DEĞERLENDİRME

Detaylı

GLOBAL MARKA İÇİN GLOBAL PERAKENDE SİSTEMİ

GLOBAL MARKA İÇİN GLOBAL PERAKENDE SİSTEMİ GLOBAL MARKA İÇİN GLOBAL PERAKENDE SİSTEMİ Modern Yönetim Yaklaşımları İle Bir Dünya Markasının Modern Yönetim ve Global Perakende Yapısını Kurmaya Yönelik Değişim Projesi Dr. Abdurrahman Baş www.abdurrahmanbas.com

Detaylı

Yöneticiye Rapor Osman Şahin

Yöneticiye Rapor Osman Şahin Yöneticiye Rapor Osman Şahin Focus Styles 22-May-203'de Hazırlanmıştır Sayfa 2 2005-2009 Saville Consulting. Tüm hakları saklıdır. Bu Rapor Hakkında Bu Rapor, bir kişinin önemli çalışma alanlarındaki motivasyonlarını,

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI. Sistem Analizi -Bilgi Sistemleri-

SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI. Sistem Analizi -Bilgi Sistemleri- SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI Sistem Analizi -Bilgi Sistemleri- Bilgi Sistemi Bilgi sistemi, karar vericiler için verileri işleyerek bilgi sağlayan çoğunlukla bilgisayara dayalı sistemlerdir. Bilgi sistemi

Detaylı

İŞL-514 Finansal Yönetim. Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasası. Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasası. Bahar 2012-2013 1

İŞL-514 Finansal Yönetim. Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasası. Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasası. Bahar 2012-2013 1 Bölüm 5 Hisse Senetleri Nasıl Değerlenir? İşlenecek Konular Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasaları Piyasa, Defter ve Tasfiye Değerleri Hisse Senetlerinin Değerlemesi (Kar payı İskonto Modeli) Kar payı

Detaylı

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi Giriş Modeller Uygulamalar Risk analizi Olası Analiz Simülasyon Yöntemi Envanter Simülasyonu Bekleme Hatları Avantajlar ve dezavantajlar Referanslar SUNUM

Detaylı

1995 TEN BUGÜNE STRATEJİK ORTAĞINIZ

1995 TEN BUGÜNE STRATEJİK ORTAĞINIZ 20. yıl 1995 TEN BUGÜNE STRATEJİK ORTAĞINIZ Ekin Kimya olarak Türkiye ve yakın çevresindeki ülkelere yüksek kalitede kimyasal ürünler tedarik eden öncü bir şirketiz. Dünyanın önde gelen kimyasal üreticileri

Detaylı

STRATEJİK PLANI DIŞ PAYDAŞ ANKETİ. Mezun ( ) Veli ( ) Şirket ( ) STK ( ) Üniversite ( ) Kamu Kuruluşu ( ) Diğer ( )

STRATEJİK PLANI DIŞ PAYDAŞ ANKETİ. Mezun ( ) Veli ( ) Şirket ( ) STK ( ) Üniversite ( ) Kamu Kuruluşu ( ) Diğer ( ) 2018-2022 STRATEJİK PLANI DIŞ PAYDAŞ ANKETİ Bu anket Üniversitemiz 2018-2022 Stratejik Planına temel olacak durum analiz raporunda kullanılmak üzere hazırlanmıştır. Üniversitemiz 2018-2022 stratejik planının

Detaylı

Veri Madenciliği Yöntemleriyle İGDAŞ Çağrı Merkezi Veri Analizi VE Kalite Fonksiyon Yayılımı Yöntemiyle Süreç İyileştirme Çalışması

Veri Madenciliği Yöntemleriyle İGDAŞ Çağrı Merkezi Veri Analizi VE Kalite Fonksiyon Yayılımı Yöntemiyle Süreç İyileştirme Çalışması Veri Madenciliği Yöntemleriyle İGDAŞ Çağrı Merkezi Veri Analizi VE Kalite Fonksiyon Yayılımı Yöntemiyle Süreç İyileştirme Çalışması Nilay Kurşunoğlu, PwC Yönetim Danışmanlığı Biz Kimiz? Orhan Cem Sorumlu

Detaylı

Pazarlama Araştırması (MGMT 306) Ders Detayları

Pazarlama Araştırması (MGMT 306) Ders Detayları Pazarlama Araştırması (MGMT 306) Ders Detayları Ders Adı Pazarlama Araştırması Ders Kodu MGMT 306 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 3 0 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasası

Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasası Bölüm 5 Hisse Senetleri Nasıl Değerlenir? İşlenecek Konular Hisse Senetleri ve Hisse Senedi Piyasaları Piyasa, Defter ve Tasfiye Değerleri Hisse Senetlerinin Değerlemesi (Kar payı İskonto Modeli) Kar payı

Detaylı

Tier 1 (Girişimci) Paketi. Uluslararası Danışmanlık Şirketi

Tier 1 (Girişimci) Paketi. Uluslararası Danışmanlık Şirketi Tier 1 (Girişimci) Paketi Uluslararası Danışmanlık Şirketi Neden Mann s Solutions Göçmenlik, yatırım, muhasebe ve ticari servisler sektörlerinde 40 yıllık tecrübeye sahip profesyonel danışmanlık ekibi.

Detaylı

Deutsche Bank YAYILMA VARANTLARI

Deutsche Bank YAYILMA VARANTLARI Deutsche Bank YAYILMA VARANTLARI İçindekiler 3 Yayılma Varantları 3 Yayılma Varantlarının Özellikleri 4 Piyasadaki Yayılma Varantları 4 Yayılma Varantlarını Ayırt Etmek 4 Yayılma Varantlarının Normal Varantlardan

Detaylı

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -

KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım

Detaylı

Cari işlemler açığında neler oluyor? Bu defa farklı mı, yoksa aynı mı? Sarp Kalkan Ekonomi Politikaları Analisti

Cari işlemler açığında neler oluyor? Bu defa farklı mı, yoksa aynı mı? Sarp Kalkan Ekonomi Politikaları Analisti Cari işlemler açığında neler oluyor? Bu defa farklı mı, yoksa aynı mı? Sarp Kalkan Ekonomi Politikaları Analisti TEPAV Değerlendirme Notu Şubat 2011 Cari işlemler açığında neler oluyor? Ekonomide gözlemlenen

Detaylı

Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 8

Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 8 Balıkesir Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü 2017-2018 Bahar Yarıyılı Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 8 Yrd. Doc. Dr. Ibrahim Kucukkoc http://ikucukkoc.baun.edu.tr Tek Modelli Düz MHD Problemlerinin

Detaylı

BİT PROJELERİNDE KARŞILAŞILABİLEN OLASI RİSKLER

BİT PROJELERİNDE KARŞILAŞILABİLEN OLASI RİSKLER BİT PROJELERİNDE KARŞILAŞILABİLEN OLASI RİSKLER Temmuz 2017 1 GİRİŞ 1.1 REHBERİN AMACI ve KAPSAMI Kamu BİT Projeleri Rehberi nin eki olarak hazırlanan bu alt rehber, BİT yatırım projesi teklifi yapan kamu

Detaylı

DPID Doğrudan Pazarlama İletişimcileri Derneği. Sektör Araştırması

DPID Doğrudan Pazarlama İletişimcileri Derneği. Sektör Araştırması DPID Doğrudan Pazarlama İletişimcileri Derneği Sektör Araştırması 2015-16 İstanbul, Aralık 2016 NIELSEN AGP Sunuş, Gizlilik ve Müşteri Hakları Bu araştırma raporu DPID Doğrudan Pazarlama İletişimcileri

Detaylı

BORU HATLARI İLE PETROL TAŞIMA A.Ş 2014 YILI MÜŞTERİ MEMNUNİYET ANKET RAPORU

BORU HATLARI İLE PETROL TAŞIMA A.Ş 2014 YILI MÜŞTERİ MEMNUNİYET ANKET RAPORU BORU HATLARI İLE PETROL TAŞIMA A.Ş 2014 YILI MÜŞTERİ MEMNUNİYET ANKET RAPORU Kalite, Eğitim ve Geliştirme Daire Başkanlığı Ankara 2015 BOTAŞ BORU HATLARI İLE PETROL TAŞIMA A.Ş MÜŞTERİ MEMNUNİYET ANKET

Detaylı

LİMAN HİZMETLERİNDE FİYATLANDIRMA STRATEJİLERİ VE REKABETE ETKİLERİ: EGE BÖLGESİ KONTEYNER LİMANLARI ÜZERİNDE BİR ARAŞTIRMA

LİMAN HİZMETLERİNDE FİYATLANDIRMA STRATEJİLERİ VE REKABETE ETKİLERİ: EGE BÖLGESİ KONTEYNER LİMANLARI ÜZERİNDE BİR ARAŞTIRMA LİMAN HİZMETLERİNDE FİYATLANDIRMA STRATEJİLERİ VE REKABETE ETKİLERİ: EGE BÖLGESİ KONTEYNER LİMANLARI ÜZERİNDE BİR ARAŞTIRMA Araş. Gör. Fevzi BİTİKTAŞ Yrd. Doç. Dr. Çimen KARATAŞ ÇETİN 1. Fiyatlandırma

Detaylı

Değeri Yönetemeyenler. Toysrus Lehman Brothers WordCom Refco Delta Airlines Teba Vanet KTHY Aria ve Aycell

Değeri Yönetemeyenler. Toysrus Lehman Brothers WordCom Refco Delta Airlines Teba Vanet KTHY Aria ve Aycell Değer OLUŞTURMA Değeri Yönetemeyenler Toysrus Lehman Brothers WordCom Refco Delta Airlines Teba Vanet KTHY Aria ve Aycell Ne oluyor? İmalat Global olmak zorunda, dünya/kıta/bölge/ülke boyunca dağıtık imalat->

Detaylı

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Zaman Serileri-1 If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere

Detaylı

PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul

PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul Proje:Belirli bir işin tamamlanabilmesi için yapılması

Detaylı

worksforce Saha Satış Otomasyon Çözümü

worksforce Saha Satış Otomasyon Çözümü worksforce Saha Satış Otomasyon Çözümü 444 0 262 www.kocsistem.com.tr worksforce Saha Satış Otomasyon Çözümü worksforce Saha Satış Otomasyonu çözümü, saha satış ekiplerinin rota bazlı bir satış planı üzerinden,

Detaylı

Şirin Soysal. KPMG Türkiye Denetim Şirket Ortağı Denetim Komitesi Enstitüsü Başkanı

Şirin Soysal. KPMG Türkiye Denetim Şirket Ortağı Denetim Komitesi Enstitüsü Başkanı Şirin Soysal KPMG Türkiye Denetim Şirket Ortağı Denetim Komitesi Enstitüsü Başkanı 1 Kurumsal Raporlama Yolculuğu Şirin Soysal, Şirket Ortağı, KPMG Türkiye Denetim Komitesi Enstitüsü Başkanı Hakan Aytekin,

Detaylı