Ünite 4 Kaba Verinin örneklenmesi ve Araştırılması. Örnekleme Tasarım Adımları. Ana konular. Örnekleme Boyutu. Örnekleme

(1)

Ünite 4

Kaba Verinin örneklenmesi ve Araştırılması

Sistem Analizi ve Tasarımı Sedat TELÇEKEN

Ana konular

Örnekleme

Kaba Veri

Niteliksel döküman analizi

İşakışı analizi

İş sürecini yeniden yapılandırma

Arşivsel dökümanlar

Örnekleme

Örnekleme; popülasyonun temsilci elemanlarının sistematik olarak seçilme sürecidir.

İki temel kararı gerektirir

Hangi anahtar dökümanları ve web sitelerini örneklemeli?

Örneklemeye neden ihtiyaç duyulur?

Sistem Analistleri örneklemeyi;

Maliyetleri azaltmak,

Veri Toplama sürecini hızlandırmak

Etkinliği geliştirmede

Veri-toplama’daki sapmayı azaltmak için yaparlar.

Örnekleme Tasarım Adımları

İyi örnekleme tasatımı için sistem analistleri 4 temel adımı yapmalıdır:

Verilerin toplanacağını ya da tanımlanacağını belirlemek

Örneklenecek popülasyonun belirlenmesi

Örnek tipinin seçilmesi

Örneklem boyutuna karar verilmesi

Örnekleme Boyutu

Örnekleme boyutu kararını sistem analisti aşağıdaki koşullar altında alır

Öznitelemerdeki örneklem verisi

Değişkenlerdeki örneklem verisi

Nitel verilerdeki örneklem

(2)

Örnekleme tipleri

4 Tip örnekleme mevcuttur:

Uygun

Amaçlı

Basit rastsal

Kompleks rastsal

Uygun Örnekleme

Uygun örnekleme are kısıtsız ve olasılıksız örneklemelerdir.

Kolay düzenlenir

Çok güvenilir değildir.

Amaçlı Örnekleme

Bir hüküm üzerine temellendirilir.

Analist örnekleme için bireysel guruplar seçer.

Kriter üzerine temellendirilir.

Olasılıksız örneklemedir.

Kısmen güvenilirdir.

Basit Rassal Örnekleme

Numaralanmış popülasyon listesine temellendirilmiştir

Her kişi ya da döküman eşit seçilme oranına sahiptir.

Komlex Rastsal Örnekleme

3 formdadır

Sistematik örnekleme

Katmanlı örnekleme

Küme örnekleme

Sistematik Örnekleme

Olasılık örneklemenin en basit yöntemidir

Herk. kişi listeden seçilir

Eğer liste sıralıysa iyi sonuç vermeyebilir.

(3)

Katmanlı Örnekleme

Alt-popülasyonları veya katmanları tanımlama

Nesnelerin veya kişilerin örnekleme için alt-popülasyondan seçimi.

Belirsiz guruplardan aşırı personel sayısının dengelenmesi

Küme Örnekleme

Çalışılacak kişi ya da döküman gurubunun seçilmesi

Geriye kalanları temsil eden tipik grupların belirlenmesi

Değişkenlerdeki veriler için örneklem boyutu

Adımlar

Örneklenecek değişkenin belirlenmesi

Değişkenin bulunduğu veritabanı ya da dökümanın yerinin belirlenmesi

Değişkenlerdeki veriler için örneklem boyutu

i, aralık tahminin yapılması

Bir güven düzeyi seçilerek bunun katsayısına bakılır (z değeri)

Ortalamaya bağlı standar sapma hesaplanır (σ_x)

σx = ----iz

Değişkenlerdeki veriler için örneklem boyutu

Gerekli olan örneklem boyutu (n), aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:

n = σsx2 + 1 2

Bir Örnek

Bil378 şirketine ait bir değişken örneklem boyutu bulmamız isteniyor. Bir sipariş için gerekli ortalama lira değerini bulmamız gerekli.

Son altı ayın sipariş kopyalarını elde ederiz.

Gerekli incelemerl sonucunda ortalama lira

(4)

Bir örnek (devam)

Tamamen öznel bir karar neticesinde aralık tahminini 5.00 lira olarak belirledik.(i değeri)

Güven düzeyini seçerken %96 seçtik ve buna karşılık güven katsayısı olan 2.05 i aldık. (z değeri)

Hesaplama:

σ_x= ----iz =5.00/2.05 = 2.44 n = σsx2 + 1

2

n = 2.44100²+ 1 2

=1680+1 = 1681

Kaba Veri

Örneklemeye ek olarak, kaba verinin araştırılması sistem analistinin veri toplaması için diğer etkin bit methottur.

Kaba verinin elde edilmesi

Kaba verinin elde edilişi;

Karar vermekte kullanılan kayıtlar gibi nicel verilerin analizi

Performans raporları

Kayıtlar

Veri saptama/yakalama formları

E-ticaret veya diğer ticari hareketler

Nicel Dökümanlar

Aşağıdaki gibi nicel dökümanlar elden geçirilir.

Anahtar ya da kılavuz mecazlar

Dahili ve harici durumdakiler

İyi veya kötü olanlar

Ortak alanlardaki veya Web sayfalarındaki Grafikler, logolar, and ikonlar

Nicel dökümanların analizi

Nicel dökümanlar aşağıdakileri içerir;

Hatırlatıcı kısa notlar

Bülten tahtları üzerindeki işaretler

Toplu Web-sayfaları

Kullanım Kılavuzları

İlke Kılavuzları

(5)

İş akışı Analizi

Veri veya bilgi planlı akmaz

Formların analizindeki darboğazlar

Online formlara erişimdeki hantallık

Gereksiz iş tekrarlarının olması, Çalışanların bilgilerin zaten varlığından habersiz olmaları

Çalışanların genel iş akışının durumundan habersiz olmaları

İş süreci yeniden yapılandırılması

Aşağıdaki özellikleri içermektedir:

Varolan sistemin modellenmesi

Muhtemel çıktıların analizi

Teklif edilen iş akışının simüle edilmesi

Döküman Arşivleme

Arşivlenmiş dökümanlardan sistem analisti bazı özet bilgiye sahip değerli bilgiyi elde edebilir.

Genellikle, arşivlenmiş dökümanlar tarihsel verilerdir, ve birilerinin özel bir amacı için kullanılmak üzere yedeklenir.

Özetli arşivlenmiş dökümanlar için kılavuz

Fragment data into subclasses and make cross-checks to reduce errors

Compare reports on the same phenomenon by different analysts

Realize the inherent bias associated with original decisions to file, keep, or destroy reports

Use other methods to obtain data