DecisionMind · Akademi
Karar yöntemlerini anlayarak kullanın.
DecisionMind Akademi, DecisionMind Crisp'ın kesin (sayısal) veriyle kullandığı karar yöntemlerini sade bir dille anlatır: hangi durumda hangisi, elinizde ne olmalı, sık yapılan hatalar ve alan örnekleri.
- Yöntem kartı
- 103
- Alan örneği
- 417
- Atıflı kaynak
- 3
Veri türü
Tüm veri türleri →DecisionMind Crisp kesin sayılarla çalışır: her hücrede tek ve tartışmasız bir değer.
Yöntemler
Tüm yöntemler →Vaka anlatımlı yöntem kartları. Her kartta yöntemin felsefesi, çıktının yorumu ve bir literatür vakası; adım adım formüller kartın sonunda.
Sıralama
60 yöntem
- TOPSISTOPSIS, seçenekleri her kriterde en iyi ve en kötü değerlerden kurulan iki hayali noktaya uzaklıklarına göre sıralar: ideale en yakın ve en kötüye en uzak seçenek öne çıkar.
- VIKORVIKOR, seçenekleri ideale toplam uzaklıkları ile en kötü tek kriterdeki uzaklıklarını birlikte tartarak sıralar; "herkesin kabul edebileceği" bir uzlaşma çözümü arar.
Üstünlük
9 yöntem
- PROMETHEE IIPROMETHEE II seçenekleri tek tek bir ideale kıyaslamaz. Onun yerine birbirleriyle ikişer ikişer karşılaştırır ve her kriterde "ne kadar daha iyi" sorusunu bir tercih fonksiyonuyla derecelendirir. Bu dereceleri net akışta toplayarak tam bir sıra çıkarır.
- ELECTRE ISeçenekleri sıralamaz; her seçenek çiftinde "yeterince çok kriterde üstün müyüm" (uyum) ve "hiçbir kriterde çok kötü değil miyim" (uyumsuzluk) sorularını birlikte sorarak, hiçbir seçenek tarafından geçilmeyen bir "çekirdek küme" çıkarır.
Öznel ağırlık
14 yöntem
- AHPKriterleri ikili karşılaştırmalarla birbirine oranlar. Bu karşılaştırmalardan hem bir ağırlık vektörü hem de yargıların birbiriyle ne kadar çeliştiğini gösteren bir tutarlılık ölçüsü çıkaran öznel bir ağırlıklandırma yöntemidir.
- BWMKriterleri, uzmanın yalnızca en önemli ve en önemsiz kritere göre verdiği karşılaştırmalardan çıkan bir doğrusal-olmayan modelle ağırlıklandıran, az sayıda yargı isteyen öznel ağırlıklandırma yöntemidir.
Nesnel ağırlık
15 yöntem
- EntropyKriter ağırlıklarını uzman görüşünden değil verinin kendisinden türeten yöntemdir: seçenekleri birbirinden ne kadar çok ayırıyorsa bir kriter o kadar ağırlık alır.
- CRITICKriter ağırlıklarını verinin kendisinden türeten yöntemdir: bir kriter hem seçenekleri çok ayırıyorsa hem de diğer kriterlerin söylediğini tekrarlamıyorsa o kadar ağırlık alır.
Verimlilik
1 yöntem
Toplulaştırma ve oylama
1 yöntem
Duyarlılık
3 yöntem
- Kendall τİki sıralamayı ikişer ikişer karşılaştırıp aynı yönde giden çiftlerle ters yönde giden çiftlerin farkını tek bir sayıya indiren, iki sıralamanın ne kadar örtüştüğünü ölçen katsayıdır.
- Kendall WÜç ya da daha çok sıralayıcının (uzman, yöntem, kriter) verdiği sıraların birbirine ne kadar yakın olduğunu, sıfır ile bir arasında tek bir uzlaşı katsayısına indiren yöntemdir.
Nereden başlamalı?
Hücrelerinizde tek ve tartışmasız bir sayı mı var?
Kesin veri: DecisionMind Crisp bu veriyle çalışır.
Kriterlerin ne kadar önemli olduğunu bilmiyor musunuz?
Ağırlığı veriden hesaplayan nesnel yöntemlerle başlayın: Entropy, CRITIC.
Kriterlerin önemini uzmanlar mı belirleyecek?
Öznel yöntemler: AHP ikili karşılaştırma, BWM en iyi ve en kötü kriter, SWARA sıralama ister.
Güçlü bir kriter zayıf bir kriteri telafi edebilir mi?
Evet ise telafili yöntemler (TOPSIS, SAW, VIKOR); hayır ise üstünlük yöntemleri (PROMETHEE, ELECTRE).