KARAR DESTEK SİSTEMLERİ - Deneme Sınavı - 3

X: 1000 , Y: 1600

200 - Tek yönlü veri analizi

%50, kış dönemi - Çift yönlü veri analizi

Bu formül 2 ile 11 arasında rastgele tamsayı üretir. 12 elde edilemez.

Bilgi sistemleri arasında kayıt işleme sistemleri, ofis otomasyon sistemleri, yönetim bilişim sistemleri, karar destek sistemleri ve üstyönetim bilgi sistemleri yer almaktadır. Bununla birlikte örtük bilginin daha fazla olduğu sistem türü üstyönetim bilgi sistemelridir. Dolayısıyla doğru yanıt E'dir.

Analitik sistemler, sundukları işlevlere göre betimsel (descriptive), tanısal (diagnostic), buluşsal (discovery), kestirimci (predictive) analitik ve karar (prescriptive) analitiği (bazen çözümsel analitik de denir) olarak beş ana başlıkta ele alınabilir. Bununla birlikte beceri düzeyi ve işletmeye katkısı en yüksek olan analitik sistem karar analitiğidir. Dolayısıyla doğru cevap C'dir.

Finansal analitik, veri analitiği, dijital analitik ve metin analitiği kullanım alanı ve amçlarına göre nalitik sistemler arasında yer almaktadır. Bununla birlikte analitik sistemler, sundukları işlevlere göre betimsel (descriptive), tanısal (diagnostic), buluşsal (discovery), kestirimci (predictive) analitik ve karar (prescriptive) analitiği (bazen çözümsel analitik de denir) olarak beş ana başlıkta ele alınabilir. Dolayısıyla doğru cevap D'dir.

Analitik sistem; veri arama, göstergeler, hesaplama, görselleştirme, raporlama vb. analiz araçları ile geniş anlamıyla veri kaynaklarının olabildiğince kusursuz bir entegrasyonudur. Bununla birlikte kurumsal benimseme ve akreditasyon yönüyle kişisel karar destek ve karar analitiği sistemlerinden ayrılırlar fakat akreditasyon süreci analiz araçları kapsamında yer almamaktadır. Dolayısyla doğru cevap C'dir.

Kurumsal raporlama sistemlerinin bileşenleri, her işletme için farklılık göstermekle beraber en yaygın olanları şunlardır:

Dolayısıyla doğru cevap A'dır.

Görselleştirmede yararlanılan temel bileşenler arasında çizgi grafiği (line chart), çubuk grafiği (bar chart), pasta grafiği (pie chart), dağılım grafiği (scatter plot) ve kabarcık grafiği (bubble chart) ilk gelenlerdir. Özel amaçlı bazı grafikler arasında ise histogram (histogram), gantt diyagramı (gantt chart), pert diyagramı (pert chart), haritalar (maps), kurşun grafiği (bullet graphics), ısı haritaları (heat map), vurgu tablosu (highlight table), radar grafiği (radar graphics) ve ağaç haritası (tree map) sayılabilir. Dolayısıyla doğru cevap E'dir.

Ünitede paylaşılan örnek incelendiğinde:

Yapılandırılmış veri madenciliği yaygın olarak sorgular ve istatistiksel analizlerle ele alınabilen veri madenciliği problemleridir. Hangi veri setlerinin hangi yöntemlerle işleneceği bellidir. Karar vericinin tasarım aşaması dışında sistemle ilişkisi yoktur. Süreç otomatikleştirilmeye uygun olarak tasarlanabilir. Ağırlıklı olarak nispeten basit hipotez yönelimli veri madenciliği çalışmalarına yöneliktir. Bununla birlikte doğru hipotezin kullanılması karar verici veya veri bilim insanının sorumluluğunda gerçekleştirilmesi yapılandırılmamış veri madenciliğine özgü bir durumdur. Dolayısıyla doğru cevap B' dir.

Yarı-yapılandırılmış veri madenciliği ele alınan problemin çeşitli yöntemlerle sonuçlandırılması mümkün olmakla beraber hiçbirinin sonucunu karar vericinin değerlendirmesi olmadan uygulamak doğru değildir. Madencilik sürecinde karar verici, tüm aşamalarda tasarımcı ve denetçi olarak yer alır ancak verilerin işlenmesi aşaması otomatik olarak gerçekleştirilir. Karşılıklı etkileşim vardır. Kanser hastalarının kalan ömürlerinin tahmininde lojistik regresyon, yapay sinir ağları ve Weibull analizinden yararlanılması ve sonuçların uzmanlar tarafından değerlendirilmesi yarı-yapılandırılmış veri madenciliğine örnek olarak verilebilir. Dolayısıyla doğru cevap A'dır.

Karar ağaçları sınıflandırma yaparken öznitelikleri (attributes) değerlendirirler. Karar ağaçlarının ana fikri, bir eğitim setini özyinelemeli olarak her bir bölüm yalnızca bir sınıf içerecek şekilde bölmektir. Başlangıç aşamsında bir kök düğüm oluşturulur ve bir ayrışma özelliği seçilir. Ağacın her ara düğümü bir ayrışma noktasıdır. Başlangıç ağaç oluşturulduktan sonra doğruluğu arttırmak üzere budama da yapılabilir. Bununla birlikte bu yaklaşımın amacı tüm alt kümelerin entropilerinin sıfır olduğu alt ağaçlar yaratmaktır. Dolayısıyla doğru cevap C'dir.

Veri-yönelimli karar destek sistemleri için değerli model ve veri yönetimi araçlarına sahiptir. Bu araçlardan en yaygın olanları şunlardır: Sınıflama (classification), kümeleme (clustering), ilişkilendirme (association), dizi keşfi (sequence discovery). Bununla birlikte kümeleme sınıfların önceden bilinmediği veya tanımlanmadığı sınıflama problemi olarak tanımlanabilir. Kümelemede amaç, nesneleri öyle gruplara ayırmaktır ki nesnelerin, ait olduğu gruptaki bireylerle arasındaki benzerlik düzeyi yüksek iken, ait olmadığı gruplardaki bireylere benzerlik düzeyi düşük olsun. Dolayısıyla doğru cevap A'dır.

Karar destek sistemleri; model ve veriden yararlanarak karar vericilerin akıl yürütme sürecine katkı sağlar. Hangi modelin hangi verilerle çalıştırılarak karara yönelik ne tür bilgi türetilmesi gerektiği, türetilen veri ve bilgilerin hangi değerlendirmeleri tetiklemekle sonuçlanacağı karar vericinin yargısına bırakılmıştır.

İnsanların iş yaparken kullandıkları bilgiler doğal zekânın (natural intelligence) veya insan zekâsının (human intelligence) çıktıları olup eyleme dönüştüğünde, aynı zamanda bir şekilde kaydedilebilme olasılığı da yaratılmaktadır.

Yöntembilgisi dolabı, kurumsal yöntembilgisinin elektronik metin belgeleri şeklinde biriktirilmesidir. Yönergeler ve yazışmaların bazıları yöntembilgisi dolabında saklanmalıdır.

Yöntembilgisi yönetimi; işletmelerin sahip olacağı teknolojik bir çözüm değil, işletmenin benimsediği bir yöntemdir. Buna rağmen teknolojik çözümlerin niteliği YY’nin başarısını etkiler. YY’nin yaşama geçirilmesinde yararlanılacak üç temel teknoloji vardır. Bunlar: 1. İletişim teknolojileri, 2. İşbirliği teknolojileri, 3. Depolama ve erişim teknolojileri.

Bir kurumun; politika, strateji, taktik, teknik ve yönergelerini etkileme potansiyeli olan yeni bilgi ve içgörülerin geliştirilebilmesine kurumsal öğrenme denir. s 199