Excel menüsünden Veri › Veri Araçları › Durum Çözümleyici açılır penceresinden Veri Tablosu’nu seçiniz. Bu sefer, hem Satır giriş hücresi hem de Sütun giriş hücresi seçilecektir. Satır giriş hücresi, girdilerin ve çıktıların başlangıç listesinde B4 hücresinde yer alan çiçek satan mağaza sayısı olacaktır. Sütun giriş hücresi, daha önce olduğu gibi çiçek satış fiyatını gösteren B6 hücresidir.

Yöntemler birbirleri ile karşılaştırılırken şu faktörlere dikkat edilir:

Sınıflama Doğruluğu

Hız

Ölçeklenebilirlik.

Gürbüzlük

Yorumlanabilirlik

Doğru cevap E'dir.

Karar analizi; bir karar problemi karşısında karar vericileri yönlendirecek her türlü yöntem ve bilginin kullanımına yönelik çabaların bütünüdür. Doğru cevap C'dir.

Karar analitiğinin gerçekleşmesi ancak aşağıdaki güçlüklerin aşılmasıyla mümkün olabilir:
1. Optimizasyon problemlerinin modellenmesinde karşılaşılan güçlükler,
2. Modellerin çözülmesinde karşılaşılan güçlükler,
3. Model için gerekli verilerin bulunması ve modelle ilişkilendirilmesinde karşılaşılan
güçlükler,
4. Modellerin manipülasyonunun analitik bir çevikliği olmaması,
5. Karar vericiyi analitikle buluşturacak etkili sistemlerin yokluğu. Doğru cevap B'dir.

TOPSİS çok ölçütlü karar problemlerinin çözümünde kullanılan bir yöntemken, Hedef Programlama, Ağırlıklı Toplam Amaç Birleştirme Yöntemi, Epsilon Kısıt Yöntemi ve LİNGO çok amaçlı karar problemlerinin çözümünde kullanılmaktadır. Bununla birlikte LINGO, Lindo Systems Inc. şirketi tarafından üretilmiş, doğrusal, tamsayılı ve doğrusal olmayan matematiksel modelleri çözebilen, bir eniyileme yazılımı ve modelleme dilidir. Dolayısıyla doğru cevap C'dir. 

Kurumsal raporlama sistemlerinin bileşenleri, her işletme için farklılık göstermekle beraber Veri göçerimi (extract, transform, load-ETL) aşamasında verilerin kalite ve formata uygunluğu denetlenir ve düzenlenir.

Problemin karar değişkenleri her bir üründen üretilecek miktarlardır. Kısıtları ise bir adet Emek (veya işgücü) kısıtı, Malzeme adet kısıtı ve her bir ürün için maksimum satış miktarı olmak üzere oniki adet (Satış) kısıtıdır. Amaç fonksiyonu ise her birinin birim kârları ile üretim miktarlarının çarpımından oluşacaktır. Karar vericinin model için seçeceği ürünlerin sayısı değişebileceğinden yapılması gereken, ürün bilgileri için sayfada açık uçlu bir alan ayrılmasıdır. Çözücüde görünen tüm hücreler Alan Adları ile yer almalıdır.

Sezgisel Yöntemler (Heuristics): Tam sayımlama ve kısmi sayımlamanın kabul edilebilir bir süre içinde çözüm bulamadığı problemlere uygulanan ve eniyi çözümü bulamamakla beraber yüksek-kalitede yani eniyiye yakınlığı tatmin edici düzeyde çözümler döndüren yaklaşımlardır. Gezgin satıcı problemi için kullanılan en yakın komşu sezgiseli eniyi çözüme ortalama performansta %85 oranında yakınsayan basit sezgisel yöntemlere örnek olarak verilebilir. Daha genel amaçlı olan ve farklı problemlerde kullanılabilme özelliğine sahip sezgisel yöntemler meta-sezgisel yöntemler olarak anılmaktadır. Bunların en önemlileri; Evrimsel Algoritmalar, Genetik Programlama, Tabu Arama, Tavlama Benzetimi ve Karınca Kolonileri Optimizasyonu’dur.

Analitik sistemler, işletmedeki bir karar verici, karar problemi veya bir operasyona yönelik raporlama, analiz ve değerlendirme araçlarını, veri ambarı, veri marketi gibi kurumsal veri kaynaklarının olanakları ile birlikte ve/veya internet-merkezli veri kaynak ve veri akımlarından yararlanmak üzere tasarlanmış ve kurumsal olarak benimsenmiş sistemlerdir.

Hedef belli bir değerin altında kalmak ise, hedef kısıtı ? olarak tanımlanır. s+i
değişkeninin sıfırdan büyük değer alması istenmez. Örneğin; bir ürünün toplam günlük üretim adedinin en çok 2.000 olması hedefleniyor ise, hedef kısıtı; ‘günlük toplam üretim adedi ? 2.000’ olarak tanımlanır ve sapma değişkenlerinin eklenmesi ile; ‘günlük toplam üretim adedi + s–2 – s+2 = 2.000’ olarak yazılır. İstenmeyen sapma olduğu için amaç fonksiyonu; enk z = s+2 şeklinde oluşturulur.

Bir OKDS’nin tasarımı, ele alınan problemin incelenmesi, modelinin kurulması, model
parametrelerinin düzenlenmesi, modelle buluşturulması, modelin ve parametrelerinin
güncellenmesi, modelin çözülmesi, çözümün karar vericiye sunulması, karar vericinin
farklı model ve çözücülerle çalışabilmesi gibi bir dizi sorunun yanıtının verilmesini gerektirir. Doğru cevap D'dir.

Kümelemede kullanılabilecek yöntemler aşağıdaki temel yöntemlerden bir veya birkaçının üzerine inşa edilmiş olabilir.
• Sezgisel ve meta-sezgisel yöntemler,
• İstatistiksel yöntemler (k-ortalamalar, k-medoids, k-mod vb)
• Optimal yöntemler,
• Yapay sinir ağları,
• Bulanık mantık,
• Genetik algoritmalar

G₁ [0,1] aralığında bir değer alacaktır ve ne kadar büyük ise ilgili seçeneğin o kadar çok tercih edildiği anlamına gelmektedir. Diğer bir ifadeyle seçenekler ideal çözüme olan göreli yakınlık (G₁) değerleri büyükten küçüğe sıralandığında en çok tercih edilen seçenek(ler) en üst sırada yer alacaktır. Dolayısıyla doğru cevap D'dir. 

Genetik Algoritmanın Adımları

A.1 Başlatma: Belirli bir sayıda rassal kromozomlardan bir popülasyon oluştur. En fazla koşulacak iterasyon (jenerasyon) sayısını belirle.
A.2 Değerlendirme: Kromozomların uyum değerlerini hesapla.
A.3 Durma: En fazla koşulacak iterasyon sayısı aşıldı ise dur. Aksi halde A.4’e git.
A.4 Seçim ve kopyalama: Kromozomlardan incelemeye değer olmayanları sil. Mevcut kromozomlardan katkısının daha fazla olacağı düşünülenlerin kopyalarını türet.
A.5 Çaprazlama: Mevcut çözümlerin kendi aralarında eşleştirilmesine ve bazı parçalarını birbirlerine aktararak daha iyi çözümlerin oluşmasına zemin hazırla.
A.6 Mutasyon: Kromozomda rassal değişiklikler yaparak daha iyi özelliklerin dolayısı ile daha iyi çözümlerin keşfedilmesine fırsat ver. A.2’ye dön.

Doğrudan kümeleme; klasik kümeleme yöntemlerinden farklı bir yaklaşıma sahiptir. Algoritmanın adımları doğrudan kümelerin oluşturulmasına yöneliktir ve benzerlik ölçüsünden yararlanmaz. Doğru cevap C'dir.

Bir problemin matematiksel modelinde, karar değişkenleri, amaç fonksiyonu ve kısıtlar, sağ taraf sabitleri yer alır. Tablolar matematiksel modelin içinde değildir. Doğru cevap E'dir.

Bir karar destek sisteminde analitik, benzetim ve optimizasyon araçlarından karar vericiyi yararlandırma işlevini yürüten modüle model yönetimi modülü denir. Bu nedenle doğru cevap B seçeneğidir.

Hedef yönetimleri ve ait oldukları sektörler farklı olsa da performans gösterge panellerinin ortak özelliklerinden bazıları şunlardır:
• Görselleştirme araçlarından yararlanmaları,
• Kullanımının çok kolay olması ve olabildiğince bak-ve-hisset (look-and-feel) özelliği taşımaları,
• Farklı veri kaynaklarından gelen bilgilerden yararlanabilmeleri,
• Paneldeki bilgilerin ayrıntılarına inebilmeyi (drill-down) desteklemeleri.

Optimizasyon-yönelimli karar destek sistemleri (OKDS)