Bu video, bir akademik ders formatında sunulan "Karar Destek Sistemleri" konulu bir eğitim içeriğidir. Dersin amacı, öğrencilere karar sürecinin temel aşamalarını ve karar destek sistemlerini tanıtmaktır.. Video, karar destek sistemlerinin tanımı, özellikleri ve sınıflandırılması üzerine odaklanmaktadır. Karar sürecinin aşamaları (problemin tanımlanması, analizi, tasarım ve modelleme, seçim ve çözüm), karar türleri (yapılandırılmış, kısmen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kararlar) ve karar destek sistemlerinin bileşenleri (veri yönetimi, model yönetimi, diyalog yönetimi ve yöntem bilgisi yönetimi) detaylı olarak açıklanmaktadır. Ayrıca, karar destek sistemlerinin diğer bilgi sistemlerinden farkları ve kurumsal zekanın önemi de ele alınmaktadır.
Bu video, Mehmet Kırmızı tarafından sunulan analitik hiyerarşi süreci hakkında bir eğitim içeriğidir. Sunucu, çok kriterli karar verme yöntemlerinden analitik hiyerarşi sürecini anlatmaktadır.. Video, analitik hiyerarşi sürecinin dört ana aşamasını detaylı olarak açıklamaktadır: karar probleminin tanımlanması, ikili karşılaştırma matrisinin elde edilmesi, kriterlerin önem ağırlıklarının hesaplanması ve tutarlılık analizi. Sunucu, bu aşamaları bir yatırım örneği üzerinden adım adım göstermekte, karşılaştırma matrisinin nasıl oluşturulacağını, normalize karar matrisinin nasıl hesaplanacağını ve öz vektörün nasıl bulunacağını formüllerle açıklamaktadır. Ayrıca, tutarlılık oranının nasıl değerlendirileceği de örneklerle anlatılmaktadır.
YBS, örgüt içi ve çevreden gelen verileri işleyerek karar vericilere sunan sistemdir. Sistem dört seviyeli piramit şeklinde bir yapıya sahiptir. YBS yöneticisi genellikle bilgisayar bilimleri mezunudur
Bu video, Mimar Sinan Üniversitesi İstatistik Kulübü'nün Bomonti kampüsünde yaptığı bir konuşma sonrası yapılan soru-cevap oturumudur. Konuşmacı, istatistik ve yapay zeka konularında bilgi vermektedir.. Videoda, bir öğrenci tarafından sorulan "makroekonomi ve machine learning ile ilgili" sorular ele alınmaktadır. Konuşmacı, yapay zekanın hisse senetleri ve döviz kurları gibi finansal tahminlerde nasıl kullanılabileceğini, ancak bu tahminlerin yüzde yüz doğru olamayacağını açıklamaktadır. Ayrıca, yapay zekanın şiir yazma, haber üretme gibi alanlarda nasıl ilerlediğini ve makroekonomide yapay zekanın daha çok karar destek sistemleri olarak kullanıldığını anlatmaktadır. Video, yapay zekanın toplumsal etkileri ve etik sorunları hakkında da bilgiler içermektedir.
Bu video, Praxy.com'un co-founder'larından Soar ve Kaplan tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir.. Video, cause and effect matrix (neden-sonuç matrisi) adlı bir araçın nasıl kullanılacağını anlatmaktadır. Bu araç, süreçlerle ilgili girdiler (inputs) ve müşteri odaklı çıktılar (outputs) arasındaki ilişkiyi göstererek, hangi faktörlerin müşteri başarısına en büyük etki yarattığını anlamamıza yardımcı olur. Video, bu matrisin nasıl oluşturulacağını, puanlanacağını ve önceliklendirileceğini açıklamakta, böylece kaynakların daha etkili bir şekilde yönlendirilebileceğini vurgulamaktadır.
Hastanelerde hasta verilerini toplayan ve analiz eden sistemlerdir. Yöneticilere karar alma sürecinde özel bilgiler sağlar. Muhasebe, insan kaynakları ve malzeme yönetimini destekler. Bilgi akışını hızlandırır ve operasyonel verimliliği artırır
Bu video, İkinci İş Zekası Konferansı'nda ClickView Türkiye temsilcisi Can Bey ile yapılan bir röportaj ve Excel ve karar destek süreçleri hakkında bilgi veren bir sohbet formatındadır. Can Bey, Hacettepe Biyoloji mezunu olup satış alanında çalışan ve teknik ekipte yer alan bir profesyoneldir.. Videoda öncelikle ClickView'ın Türkiye'deki faaliyetleri, ürünleri ve iş zekası sektöründeki konumu ele alınmakta, ardından Excel'in karar destek süreçlerindeki önemi vurgulanmaktadır. Konuşmacı, ClickView'ın kullanıcıların kendi raporlarını oluşturabilmelerini sağlayan in-memory çalışan bir sistem olduğunu ve Amerika merkezli, NASDAQ borsasında kote olan bir firma olduğunu belirtmektedir.. Videoda ayrıca Excel'in özellikle müşteri tarafında kariyer yapan kişiler için iş bilgisiyle birleştirilmesinin önemi, finans müdürü gibi bazı kişilerin Excel'i bilgisayar mühendislerinden daha iyi kullanabildiği ve bu durumun iş hayatında katma değer sağladığı ifade edilmektedir. Konuşmacı, sektörün gidişatını, büyük veri ve veri analizi trendlerini ve genç profesyonellere yönelik tavsiyelerini de paylaşmaktadır.
Bu video, bir akademik ders formatında sunulan, coğrafi bilgi sistemlerinde mekansal düşünmenin önemi hakkında bilgi veren bir eğitim içeriğidir.. Ders, coğrafi bilgi sistemlerinde mekansal düşünmenin ilişkisini ve önemini anlatmaktadır. Konuşmacı, coğrafi bilgi sistemlerinin sadece harita üretme aracı değil, gerçek dünyadaki sorunların çözümüne yönelik karar destek sistemleri olduğunu vurgulamaktadır. Mekansal düşünmenin, farklı meslek disiplinlerinin mekana dair çözümlerini bir araya getirerek, doğal, kültürel ve fiziksel verilerin doğru analiz edilmesiyle sağlıklı kararlar üretilmesindeki kritik rolü örneklerle açıklanmaktadır. Video, öğrencilere akademik danışma saatlerinden yararlanmaları tavsiyesiyle sonlanmaktadır.
Yönetim Bilimi, karar almada bilimsel yaklaşımı uygulayan bir disiplindir. Model, gerçek sistemlerin temsili olarak tanımlanır. Matematiksel model, gerçek hayat probleminin sayısal gösterimidir
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı AHP (Analytic Hierarchy Process) yönteminde kriterlerin ağırlıklandırılma işlemini adım adım göstermektedir.. Video, havalimanlarının işlevselliğini karşılaştırmak için dört kriter (yolcu sayısı, kargo, uçak ve ekstra) kullanarak karşılaştırmalı üstünlük matrisinin oluşturulması, normalleştirilmiş matrisin hesaplanması ve kriter ağırlıklarının belirlenmesi sürecini içermektedir. Ayrıca, elde edilen ağırlıkların güvenilirliğini test etmek için consistancy index ve random consistancy index hesaplamaları yapılmaktadır. Video, AHP yönteminin uygulamalı bir gösterimi olup, çok kriterli karar verme metotlarında (Topsis, Vicor gibi) kullanılabilecek bir temel sunmaktadır.
IDSS uses AI techniques extensively in decision support systems. Term originated with Holsapple and Whinston in late 1970s. Specialized systems include FMS, marketing, and medical diagnosis
Bu video, bir konuşmacının karar destek sistemleri ve veri analizi konusunda bilgi verdiği bir sunum formatındadır.. Konuşmacı, karar destek sistemlerinin karar vericilerin kararlarını belirleyecek şekilde değil, karar vericilerin karar verebilmesi için yeterli bilgi temin etmek amacıyla oluşturulduğunu vurguluyor. Video, sahadan toplanan bir milyon transaction'dan kaynaklanan verilerin iki farklı şekilde değerlendirildiğini açıklıyor: var olan datalardan bilinenin bilineni ortaya çıkarmak ve bilinenden bilinmeyeni tahmin etmek. Konuşmacı, bilinenden bilineni ortaya çıkarmak için verilerin özetlenmesi ve anlaşılır hale getirilmesi gerektiğini, bilinenden bilinmeyeni tahmin etmek için ise daha fazla verinin analiz edilmesi gerektiğini belirtiyor.
Karar verme, belirsizlik ve rekabet nedeniyle karmaşıklaşan bir süreçtir. Çok kriterli karar verme, birden fazla kriter arasından en iyi tercihi seçer. Alternatifler, kriterler ve amaçlar karar sürecinin temel unsurlarıdır
HBS, hastane süreçlerinin yönetimi için kullanılan yazılım ve donanımların bütünüdür. Sağlık hizmetlerinde veri kullanımı sinir sistemi fonksiyonları kadar önemlidir. Toplam hastane maliyetlerinin dörtte biri bilgi kullanımından kaynaklanmaktadır
Bu video, "E-İş Süreçleri" dersinin yedinci programı olup, bir eğitim içeriği sunmaktadır. Konuşmacı, iş zekası kavramını detaylı bir şekilde açıklamaktadır.. Video, iş zekasının tanımı ve önemi ile başlayıp, karar verme sürecinin aşamalarını anlatmaktadır. Ardından iş zekası sisteminin yapısı, bileşenleri (veri kaynakları, veri ambarı, veri martları, veri araştırması, veri madenciliği, iyileştirme modelleri ve karar aşaması) açıklanmaktadır. Daha sonra iş zekasının işletmelere sağladığı faydalar, maliyetleri ve iş zekası uygulamalarında kullanılan yöntemler (bilgi yönetimi, OLAP, veri madenciliği, metin madenciliği, web madenciliği, öngörücü analizler ve veri görselleştirme) ele alınmaktadır.
Bu video, Turboard adlı yeni nesil iş zekası aracının tanıtımını yapan bir eğitim içeriğidir.. Video, Turboard'un yeni nesil iş zekası aracı olarak neden önemli olduğunu açıklamaktadır. Geleneksel iş zekası araçlarının teknoloji ile business arasındaki ilişkiyi kuramadığı, IT'nin üzerinde kaldığı ve business'in kendi karar alma mekanizmalarında soracağı sorguları doğrudan sorup anında cevap alamadığı belirtilirken, Turboard'un bu sorunları çözdüğü vurgulanmaktadır.
Bu video, P1M1 firmasının tanıtımını yapan bir şirket tanıtım filmidir.. Videoda P1M1'in 2009 yılında Boğaziçi Üniversitesi ve İstanbul Teknik Üniversitesi Teknoparklarında kurulduğu belirtiliyor. Firma, farklı sektörlerde karar destek sistemleri geliştiren ve müşterilerin işlemlerini daha basit ve verimli hale getiren bir şirket olarak tanıtılıyor. Bulut bilişim tabanlı Microsoft Azure platformunda sunulan bu sistemler, tahminleme, stok yönetimi, sipariş planlama ve rota optimizasyonu gibi çalışmalarla firmaların verimliliğini artırmayı hedefliyor.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı gri ilişkisel analiz konusunda bilgi vermektedir. Konuşmacı, bir makalede yayınlanmış bir çalışma üzerinden örnek vererek anlatım yapmaktadır.. Video, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan gri ilişkisel analizi Excel ortamında nasıl uygulanacağını göstermektedir. İçerikte, öncelikle verilerin normalizasyonu adımı ele alınmakta, minimum ve maksimum değerlerin bulunması ve "düşük daha iyidir" yaklaşımıyla normalizasyon formüllerinin Excel'de nasıl uygulanacağı adım adım gösterilmektedir. Video, bir sonraki bölümde devam edeceğini belirterek sona ermektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, bir hoca tarafından endüstri mühendisliği mesleği hakkında bilgi verilmektedir.. Video, endüstri mühendisliğinin geniş uygulama alanını ve temel görevlerini açıklamaktadır. Endüstri mühendisliğinin üretim süreçlerinin tasarımı ve optimizasyonu, hizmet ve mal üreten şirketlerin üretim süreçlerini tasarlaması, karar vericilerin ihtiyaç duyduğu finansman, yatırım, üretim ve dağıtım kararlarının doğru verilmesini sağlayan karar destek modellerini geliştirmesi anlatılmaktadır. Video, "Meslekler Antolojisi" adlı bir içerikte yer almaktadır.
Bu video, turizmde bilgi teknolojileri yönetimi konusunda eğitim içeriği sunan bir ders formatındadır. Konuşmacı, bilgi sistemleri konusunu detaylı bir şekilde anlatmaktadır.. Video, manuel sistemlerden başlayarak bilgisayar tabanlı bilgi sistemlerine geçiş yapmakta ve çeşitli bilgi sistemlerinin kategorilerini (yönetici destek sistemleri, karar destek sistemleri, yönetim bilgi sistemleri, office otomasyon sistemleri, atomik iş işleme sistemleri, fonksiyonel bilgi sistemleri, yapay zeka uzman sistemleri) tanıtmaktadır. Özellikle yönetim destek sistemleri, yönetim bilgi sistemleri, karar destek sistemleri ve ofis otomasyon sistemleri detaylı olarak incelenmektedir.. Video, turizmde bilgi teknolojileri yönetiminin ikinci sunumu olarak nitelendirilmekte ve bu sistemlerin özellikleri, işlevleri ve birbirleriyle ilişkileri açıklanmaktadır. Karar destek sistemlerinin yönetim bilgi sistemlerinden farkları, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış kararlara destek sağlama özellikleri ve kullanım alanları da ele alınmaktadır.