| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Pazarlamada Kantitatif Yöntemler | İVA 507 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Regresyon, korelasyon, varyans, kovaryans, diskriminant, faktör, kümeleme, bitişme, çok boyutlu ölçekleme gibi ileri istatistik analizlerin pazarlama araştırmalarında kullanımınıdır. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Chatgpt, çok değişkenli analizlerin modellemesinde kullanılacaktır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | |
| |
| Kaynaklar: |
| Pazarlamada Araştırma Teknikleri, Mahir Nakip, 4. Baskı, Seçkin YayınEvi, 2016 |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Her bir çok değişkenli istatistiksel analizin hangi pazarlama problemine uygun olduğunu göstermek. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı |
| 1 | Veri analitiği yöntem ve tekniklerinin kavramsal temellerine hâkim olmak | 4 |
| 2 | Temel programlama becerilerini geliştirmek ve istatistiksel problemleri çözmeye yardımcı yazılımları kullanacak teorik ve uygulama yetileri kazanmış olmak | 3 |
| 3 | Verileri kullanılabilir formata dönüştürebilmek ve probleme bağlı olarak veri analizi araçlarını kullanarak probleme uygun modelleme yapabilmek ve karar mekanizmasına destek verebilmek | 4 |
| 4 | Verilerden üretilen bilgileri problemlerin çözümünde kullanabilmek, sonuçları veri görselleştirme araçları yardımıyla sunabilmek ve uygulamaların çıktılarını yorumlamayabilmek ve raporlayabilmek | 4 |
| 5 | Veri analitiği ile ilgili problem çözme ve uygulama becerilerini, disiplinler arası çalışmalarda kullanabilmek | 2 |