BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, TEZLİ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| BDA5002 | Pazarlama Analizi | Güz Bahar |
3 | 0 | 3 | 8 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | English |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANSÜSTÜ |
| Dersin Veriliş Şekli: | |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi SERKAN AYVAZ |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi SERKAN AYVAZ |
| Dersin Amacı: | Marketing Analitiği, pazarlama stratejileri ve taktiklerini planlamak, uygulamak ve analiz etmek için niceliksel pazarlama karar modelleri geliştirir ve kullanır. Bu dersin amacı, öğrencilerin analitik tekniklerin ve niceliksel modellerin veri ve bilgileri kavrayışa ve kararlara dönüştürerek karar vermeyi nasıl geliştirebildiklerini öğrencilere anlamalarına yardımcı olmak, öğrencilerin pazarlama olaylarını ve süreçlerini nicel bir tarzda görmeyi öğrenmelerine yardımcı olmak ve öğrencileri pazarlama analitiklerinin başarılı kullanımıdır. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1-) Verileri ve bilgileri anlayışlara ve kararlara dönüştürerek analitik teknikler ve niceliksel modellerin karar vermeyi nasıl artırabileceğini anlar. 2-) Pazarlama olgusunu ve süreçlerini niceliksel bir biçimde görmeyi öğrenir. 3-) Temel kavramları ve pazarlama analitiklerinin başarılı bir şekilde kullanılmasını kavrar. |
Dersin İçeriği
| Bu derste kavram, yöntem ve uygulamaları ile karar modelleme üzerinde çalışılacak. Pazar segmentasyonu, hedeflemesi, konumlandırması, fiyatlandırma ve promosyon planlama gibi konulara analitik bir yaklaşım sunulacaktır. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Introduction | |
| 2) | Doğrusal Regresyon Kullanan Market Response Modelleri | |
| 3) | Logistik Regresyon Kullanan Market Response Modelleri | |
| 4) | Küme Analizi Kullanılarak Segmentasyon ve Pazarlama | |
| 5) | Ayrımcılık Analizi Kullanılarak Segmentasyon ve Pazarlama | |
| 6) | Müşteri Değeri ve Sadakat Verileri | |
| 7) | Müşteri Değeri ve Müşteri Değerinin Tahmini | |
| 8) | Fiyatlandırma ve Satış Promosyon Kararları - "Doğru" Fiyatlama Yaklaşımına Karar Verme | |
| 9) | Fiyatlandırma ve Satış Promosyon Kararları - Taktik Fiyatlandırma | |
| 10) | Perakende Analizi - Market Sepet Bilgileri | |
| 11) | Reklamlandırma Modelleri | |
| 12) | Proje Sunumları | |
| 13) | Proje Sunumları |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | There is no required text book. The PowerPoint presentations/class notes will also be available on the ItsLearning website following each class. |
| Diğer Kaynaklar: | • Principles of Marketing Engineering by Gary L. Lilien et al. 2012. ISBN-978-0985764807 • Marketing Analytics: Data-Driven Techniques by Wayne Winston. 2014. ISBN-978-1118373439 |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Uygulama | 10 | % 15 |
| Projeler | 1 | % 25 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 20 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 35 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 65 | |
| Toplam | % 100 | |
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | İleri düzey Bilgisayar Mühendisliği kavramlarını tanımlamak ve uygulamak | |
| 2) | Gelişmiş mühendislik problemlerini formüle edip çözmek | |
| 3) | İleri düzey matematik, fen ve mühendislik bilgisi gerçek promlemler üzerinde uygulamak. | |
| 4) | Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak | |
| 5) | Mühendislik alanındaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek ve çalışma alanındaki bilgileri kullanmak | |
| 6) | Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak | |
| 7) | Bilimsel bilgiye ulaşmak | |
| 8) | Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak | |
| 9) | Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek | |
| 10) | Araştırma bulgularını seminer ve konferanslarda savunabilmek | |
| 11) | İlerleme raporlarını yayınlanmış doküman, tez, makalelere dayandırarak yazmak. | |
| 12) | Profesyonel ve etik davranış sorumluluğu sergilemek | |
| 13) | Yeni profesyonel uygulamalar ve yetileri yorumlamak için farkındalık geliştirmek |