Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
UYGULAMALI VERİ ANALİZİ | ECO3114316 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | R ve R Studio yazılımı kullanarak verilerin programa alınması, düzenlenmesi, veri analizlerinin yapılması ve sonuçların yorumlanmasıdır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; R programlamaya giriş ve temel algoritmalar,Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS),Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri),Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam),Gerçek veriler üzerinden uygulama,Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği),Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam,Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri),Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam,Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. R programlama dilinde kodlarla veri analizi yapabilecektir.
| 12, 16, 4, 9 | A, F |
1.1 Verileri R programına alıp düzenler. | | |
1.2 Verilerin analiz sonuçlarını istediği formatta dışarı aktarır. | | |
2. İstatistiksel veri analizi yapabilecektir. | 12, 16, 4, 9 | A, F |
2.1 Veri tiplerini açıklar. | | |
2.2 Veri tipine uygun istatistik testini belirler. | | |
2.3. İstatistiksel analiz sonuçlarını yorumlar. | | |
3. Verilerle R programı üzerinden gerekli görselleştirmeleri yapabilecektir. | 12, 16, 4, 9 | A, F |
3.1 Veri setini kullanarak histogram ve kutu grafiği çizer. | | |
3.2. Veri setini kullanarak saçılım grafikleri çizer. | | |
4. R kodlarının ve komutlarının çalışma mantığını bilerek veriler için gerekli kodları çalıştırabilecektir. | 12, 16, 4 | A, F |
4.1. R kodlarının çalışma mantığını açıklar. | | |
4.2. R kodları içindeki komutların çalışma mantığını açıklar. | | |
5. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çekebilir ve bu yazılımlara R üzerindeki verileri aktarabilecektir. | 12, 16, 4, 9 | A, F |
5.1. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çeker. | | |
5.2. Excel, SPSS gibi yazılımlara R üzerindeki verileri aktarır. | | |
Öğretim Yöntemleri: | 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|
1 | R programlamaya giriş ve temel algoritmalar | |
2 | Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS) | |
3 | Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri) | |
4 | Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi | |
5 | Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması | |
6 | Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam) | |
7 | Gerçek veriler üzerinden uygulama | |
8 | Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği) | |
9 | Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri) | |
10 | Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme) | |
11 | Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam | |
12 | Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) | |
13 | Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam | |
14 | Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama | |
Kaynak |
Bivand, R. S., Pebesma, E. J., Gómez-Rubio, V., & Pebesma, E. J. (2008). Applied spatial data analysis with R (Vol. 747248717, pp. 237-268). New York: Springer.
Lecture notes and files shared in teams
Witten, D., & James, G. (2013). An introduction to statistical learning with applications in R. springer publication. |
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
https://www.youtube.com/@statquest bu kanalı takip edip ilgili videoları izleyiniz. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Ekonomi ve finans alanında teorik bilgileri tanımlar. | | | | | |
2 | Ekonomi ve finans alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | | | | | X |
3 | Ekonomik ve finansal analiz yapmaya yardımcı olan en az bir bilgisayar programını (SPSS, Eviews, STATA, R ve MATLAB) kullanabilir. | | | | | X |
4 | Ekonomi ve finans alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | | | | | |
5 | Alanına dair projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | | | | X | |
6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle alanıyla ilgili gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir.
| | | | X | |
7 | Ekonomi ve finans alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | | | | X | |
8 | En az C1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar | | | X | | |
9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | | | | | |
10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | | | | | |
11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | | | | X | |
12 | Ekonomik ve finansal sistemin işleyişine dair elde ettiği uzmanlıkla, politika önerileri sunar, alana katkı sağlayıcı yaklaşımlar ortaya koyar. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 40 |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 60 |
Toplam | | 100 |
AKTS / İşyükü Tablosu |
Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Rehberli Problem Çözme | 3 | 14 | 42 |
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 1 | 14 | 14 |
Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 4 | 2 | 8 |
Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 |
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 |
Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 20 | 20 |
Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 |
Toplam İş Yükü (Saat) | 146 |
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(146/30) | 5 |
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|
UYGULAMALI VERİ ANALİZİ | ECO3114316 | Güz Dönemi | 3+0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Programa Bağlı Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üye. Recep ÖZSÜRÜNÇ |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | R ve R Studio yazılımı kullanarak verilerin programa alınması, düzenlenmesi, veri analizlerinin yapılması ve sonuçların yorumlanmasıdır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; R programlamaya giriş ve temel algoritmalar,Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS),Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri),Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması,Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam),Gerçek veriler üzerinden uygulama,Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği),Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme),Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam,Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri),Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam,Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
1. R programlama dilinde kodlarla veri analizi yapabilecektir.
| 12, 16, 4, 9 | A, F |
1.1 Verileri R programına alıp düzenler. | | |
1.2 Verilerin analiz sonuçlarını istediği formatta dışarı aktarır. | | |
2. İstatistiksel veri analizi yapabilecektir. | 12, 16, 4, 9 | A, F |
2.1 Veri tiplerini açıklar. | | |
2.2 Veri tipine uygun istatistik testini belirler. | | |
2.3. İstatistiksel analiz sonuçlarını yorumlar. | | |
3. Verilerle R programı üzerinden gerekli görselleştirmeleri yapabilecektir. | 12, 16, 4, 9 | A, F |
3.1 Veri setini kullanarak histogram ve kutu grafiği çizer. | | |
3.2. Veri setini kullanarak saçılım grafikleri çizer. | | |
4. R kodlarının ve komutlarının çalışma mantığını bilerek veriler için gerekli kodları çalıştırabilecektir. | 12, 16, 4 | A, F |
4.1. R kodlarının çalışma mantığını açıklar. | | |
4.2. R kodları içindeki komutların çalışma mantığını açıklar. | | |
5. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çekebilir ve bu yazılımlara R üzerindeki verileri aktarabilecektir. | 12, 16, 4, 9 | A, F |
5.1. Excel, SPSS gibi harici yazılımlardan veri çeker. | | |
5.2. Excel, SPSS gibi yazılımlara R üzerindeki verileri aktarır. | | |
Öğretim Yöntemleri: | 12: Problem Çözme Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 4: Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav, F: Proje Görevi |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|
1 | R programlamaya giriş ve temel algoritmalar | |
2 | Paketlerin indirilmesi ve verilerin alınması (Excel, SPSS) | |
3 | Verilerin ölçek tipleri (nominal, sıralı (ordinal), aralık ve oran ölçekleri) | |
4 | Data.frame oluşturma ve verilerin düzenlenmesi | |
5 | Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması | |
6 | Verilerin betimsel istatistikleri ve sonuçların yorumlanması (devam) | |
7 | Gerçek veriler üzerinden uygulama | |
8 | Verilerin görselleştirilmesi (histogram ve kutu grafiği) | |
9 | Verilerin Görselleştirilmesi (Saçılım Grafikleri) | |
10 | Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme) | |
11 | Verilerin Görselleştirilmesi (Kümeleme)-Devam | |
12 | Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) | |
13 | Verilerin Görselleştirilmesi (Zaman Serisi Verileri) -Devam | |
14 | Gerçek Veriler Üzerinden Uygulama | |
Kaynak |
Bivand, R. S., Pebesma, E. J., Gómez-Rubio, V., & Pebesma, E. J. (2008). Applied spatial data analysis with R (Vol. 747248717, pp. 237-268). New York: Springer.
Lecture notes and files shared in teams
Witten, D., & James, G. (2013). An introduction to statistical learning with applications in R. springer publication. |
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
https://www.youtube.com/@statquest bu kanalı takip edip ilgili videoları izleyiniz. |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı |
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Ekonomi ve finans alanında teorik bilgileri tanımlar. | | | | | |
2 | Ekonomi ve finans alanında gerekli matematiksel ve istatistiki yöntemleri anlatır. | | | | | X |
3 | Ekonomik ve finansal analiz yapmaya yardımcı olan en az bir bilgisayar programını (SPSS, Eviews, STATA, R ve MATLAB) kullanabilir. | | | | | X |
4 | Ekonomi ve finans alanında gerekli olan mesleki yabancı dil yeterliliğini gösterir. | | | | | |
5 | Alanına dair projeler hazırlar ve takım çalışmalarını yönetir. | | | | X | |
6 | Mesleki alanda yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinciyle alanıyla ilgili gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yenileyip edindiği bilgi ve becerileri eleştirel olarak değerlendirir.
| | | | X | |
7 | Ekonomi ve finans alanında teorik ve uygulamaya yönelik bilgileri kullanır. | | | | X | |
8 | En az C1 düzeyinde bir yabancı dili kullanarak güncel teknolojileri takip eder, sözlü / yazılı iletişim kurar | | | X | | |
9 | Örgüt / kurumsal, iş ve toplumsal etik değerlerini benimser ve kullanır. | | | | | |
10 | Topluma hizmet duyarlılığı çerçevesinde, sosyal sorumluluk ilkelerini benimser ve gerektiğinde inisiyatif alır. | | | | | |
11 | Disiplinler arası çalışmalar yürütebilmek için farklı disiplinlerde temel bilgileri ve verileri analiz ederek alanında kullanır. | | | | X | |
12 | Ekonomik ve finansal sistemin işleyişine dair elde ettiği uzmanlıkla, politika önerileri sunar, alana katkı sağlayıcı yaklaşımlar ortaya koyar. | | | | | |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | | 40 |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | | 60 |
Toplam | | 100 |
Sayısal Veriler
Ekleme Tarihi: 06/07/2022 - 14:24Son Güncelleme Tarihi: 06/07/2022 - 14:25