Eskişehir Teknik Üniversitesi Eskişehir Teknik Üniversitesi
  • Kurumsal
  • Akademik Programlar
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • English
Program Hakkında Eğitim Amaçları Program Yeterlilikleri (Çıktıları) Dersler - AKTS Kredileri Alan Yeterlilikleri Ders - Prog. Yeterlilik İlişkileri Alan & Prog. Yeterlilik İlişkileri Ders - Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları İlişkisi
  • Mühendislik Fakültesi
  • İnşaat Mühendisliği Bölümü
  • Dersler - AKTS Kredileri
  • Transp. Data Collec. and Analysis(Ulaşt. Ver. To. ve An.)
  • Tanıtım
  • Tanıtım
  • Öğrenme Çıktıları
  • Program Çıktılarına Katkısı
  • Öğrenme Çıktısının Program Çıktılarına Katkısı

Ders Bilgileri

Ders Kodu - Ders Adı İNŞ4502 - Transp. Data Collec. and Analysis(Ulaşt. Ver. To. ve An.)
Ders Türü Mesleki Seçmeli Dersler
Ders Dili İngilizce
Teori + Uygulama 3+0
AKTS 4.5
Öğretim Elemanları ÖĞRETİM GÖREVLİSİ DOKTOR PINAR BİLGİN TENGİLİMOĞLU
Dersin Veriliş Biçimi Yüz yüze
Dersin Önkoşulları Bu dersin önkoşul ya da eş koşulu bulunmamaktadır.
Önerilen Dersler Bu dersi alan/alacak öğrencilerin 'İNŞ 472 Trafik Mühendisliğine Giriş' dersini de alması önerilir.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar Currin, T. R. (2013). Introduction to Traffic Engineering: A Manual for Data Collection and Analysis (2nd ed.). Cengage Learning.Washington, S., Karlaftis, M., Mannering, F., & Anastasopoulos, P. (2020a). Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis. Chapman & Hall/CRC. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics. McGraw-Hill.
Okuma Listesi Field, A. (2013). Discovering statistics using SPSS.Emniyet Genel Müdürlüğü Trafik Başkanlığı, İstatistikler. Accessed at https://trafik.gov.tr/istatistikler37. Kuflik T; Minkov E; Nocera S; Grant-Muller S; Gal-Tzur A; Shoor I (2017) Automating a framework to extract and analyse transport-related social media content: The potential and the challenges, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 77, pp.275-291. doi: 10.1016/j.trc.2017.02.003Caceres, N., Romero, L.M., Benitez, F.G., del Castillo, J.M. (2012) ‘Traffic Flow Estimation Models Using Cellular Phone Data’, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 13, (3), pp.1430-1441
Değerlendirme 4 ödev: 1. ödev: Veri toplama, tanımlayıcı istatistikler ve verilerin görsel sunumu 2. ödev: Verilerin doğrusal regresyon modelleri kullanılarak analizi ve sonuçların raporlanması 3. ödev: Verilerin doğrusal olmayan regresyon modelleri kullanılarak analizi ve sonuçların raporlanması 4. ödev: Verilerin ileri panel veri analiz modelleri kullanılarak analizi ve sonuçların raporlanması1 ara sınav (açık uçlu sorular)1 final (açık uçlu sorular)
Staj & Uygulama Bu derse ilişkin öğrencilerin yapması gereken staj ya da uygulama yoktur.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Ders İçeriği

Haftalar Konular
1. hafta TR: Ulaşım sistemlerine giriş ve gerekli verilerin belirlenmesi
2. hafta TR: Veri analizine giriş (temel kavramlar ve veri türleri)
3. hafta TR: Seyahat davranışı ve hanehalkı anketleri
4. hafta TR: TR: Beyan edilen ve gözlenen tercih anketleri
5. hafta TR: Ulaşım veri toplama süreçlerinde gelişen teknolojiler
6. hafta TR: Veri temizleme, tanımlayıcı veri analizi ve görselleştirme
7. hafta TR: Ulaşımda kesit veri analizi
8. hafta TR: Ulaşımda zaman serileri analizi
9. hafta TR: Kesikli seçim modellemesi temelleri
10. hafta TR: Boylamsal veri setlerinin analizi
11. hafta TR: Trafik etütleri ve trafik akış teorisi
12. hafta TR: Ağ analizi ve güzergah ataması
13. hafta TR: Etki analizi ve veri odaklı politika ve karar verme

Öğretim Yöntem ve Teknikleri

  • Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Tartışma
  • Soru-Yanıt
  • Takım/Grup Çalışması
  • Örnek Olay İncelemesi
  • Sorun/Problem Çözme
  • Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
  • Öğretim Yeterlilikleri
  • Üretken
  • Sorgulayan
  • Etik Kurallara Uyma
  • Bir yabancı dili etkili kullanma
  • Takım halinde çalışabilme
  • Zamanı etkili kullanma
  • Eleştirel düşünebilme
  • Soyut analiz ve sentez yapma
  • Problem çözme
  • Kurumsal bilgiyi uygulamaya dönüştürme
  • Kaliteye önem verme
  • Bilgiyi yönetme
  • Bağımsız çalışma
  • Organize etme ve planlama
  • Temel matematik becerileri
  • Karar verme becerisi

Ölçme ve Değerlendirme

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
Sayısı Yüzde (%)
Toplam (%) 0
  • Kurumsal
  • İsim ve Adres
  • Akademik Takvim
  • Yönetim Kadrosu
  • Kurum Hakkında
  • Akademik Programlar
  • Genel Kabul Şartları
  • Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • Kayıt İşlemleri
  • AKTS Kredi Sistemi
  • Akademik Danışmanlık
  • Akademik Programlar
  • Doktora / Sanatta Yeterlik
  • Yüksek Lisans
  • Lisans
  • Önlisans
  • Açık ve Uzaktan Eğitim Sistemi
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Şehirde Yaşam
  • Konaklama
  • Beslenme Olanakları
  • Tıbbi Olanaklar
  • Engelli Öğrenci Olanakları ı
  • Sigorta
  • Maddi Destek
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Öğrenci İçin Bilgi
  • Öğrenim Olanakları
  • Uluslararası Programlar r
  • Değişim Öğrencileri için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj
  • Sosyal Yaşam ve Spor Olanakları
  • Öğrenci Kulüpleri