https://miau.my-x.hu/mediawiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Wsmurr79 2026-05-15T18:57:57Z A felhasználó közreműködései MediaWiki 1.27.7 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53713 2011-12-09T14:04:04Z

<p>Wsmurr79: </p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A GYES-t igénybevevők számának változása!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs a GyES igénybevételéhez szükséges 2-3 éves gyeremk, ott nem lehet ezt várni. A C37 oszlop szerint, ha sok kisgyermekes család él, ott többen fogják igénybevenni a támogatást.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a GyES-t igénybevevők számára. A számítások nem egy konkrét adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 456 (ezer fő) a '''legrosszabb eset'''ben pedig 371 ezer fő veheti igénybe a GyES-t. Az 456 ezer fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 371 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. <br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott GyES-t igénybevevők-számot jelöl. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 476 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 476 ezer fő értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát.<br /> <br /> Fontosnak tartom, hogy a jövőben ne csökkenjenek a szociális támogatások annak érdekében, hogy a gyermekvállalási kedv megmaradjon.<br /> A kimutatsából kiderül, hogy az elmúlt években nem vagy csak kis mértében csökkent az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Létesítsenek a továbbikban is egyre több bőlcsödei férőhelyet, annak érdekében, hogy a kisebb jövedelemmel rendelkezők is el tudják helyezni a három évnél kisebb gyermeküket, támogatva így a nők munkába való visszatérését. <br /> Sajnos a számok azt mutatják, hogy a nők munkanélkülisége nőtt és értelem szerűen a foglakoztatottak száma csökkent. Korkrét adatot nem találtam, hogy a munkanélküli nők körében hányan vesztették el az állásukat a gyermekvállalás miatt, de sajnos nagyon sok ilyen beszámolót lehet hallani.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> Az elkészült kimutatást a megfeleő intézmény felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53711 2011-12-09T13:56:18Z

<p>Wsmurr79: /* Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs a GyES igénybevételéhez szükséges 2-3 éves gyeremk, ott nem lehet ezt várni. A C37 oszlop szerint, ha sok kisgyermekes család él, ott többen fogják igénybevenni a támogatást.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a GyES-t igénybevevők számára. A számítások nem egy konkrét adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 456 (ezer fő) a '''legrosszabb eset'''ben pedig 371 ezer fő veheti igénybe a GyES-t. Az 456 ezer fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 371 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. <br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott GyES-t igénybevevők-számot jelöl. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 476 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 476 ezer fő értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát.<br /> <br /> Fontosnak tartom, hogy a jövőben ne csökkenjenek a szociális támogatások annak érdekében, hogy a gyermekvállalási kedv megmaradjon.<br /> A kimutatsából kiderül, hogy az elmúlt években nem vagy csak kis mértében csökkent az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Létesítsenek a továbbikban is egyre több bőlcsödei férőhelyet, annak érdekében, hogy a kisebb jövedelemmel rendelkezők is el tudják helyezni a három évnél kisebb gyermeküket, támogatva így a nők munkába való visszatérését. <br /> Sajnos a számok azt mutatják, hogy a nők munkanélkülisége nőtt és értelem szerűen a foglakoztatottak száma csökkent. Korkrét adatot nem találtam, hogy a munkanélküli nők körében hányan vesztették el az állásukat a gyermekvállalás miatt, de sajnos nagyon sok ilyen beszámolót lehet hallani.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> Az elkészült kimutatást a megfeleő intézmény felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53710 2011-12-09T13:55:01Z

<p>Wsmurr79: /* Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs a GyES igénybevételéhez szükséges 2-3 éves gyeremk, ott nem lehet ezt várni. A C37 oszlop szerint, ha sok kisgyermekes család él, ott többen fogják igénybevenni a támogatást.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a GyES-t igénybevevők számára. A számítások nem egy konkrét adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 456 (ezer fő) a '''legrosszabb eset'''ben pedig 371 ezer fő veheti igénybe a GyES-t. Az 456 ezer fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 371 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. <br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott GyES-t igénybevevők-számot jelöl. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 476 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 476 ezer fő értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát.<br /> <br /> Fontosnak tartom, hogy a jövőben ne csökkenjenek a szociális támogatások annak érdekében, hogy a gyermekvállalási kedv megmaradjon.<br /> A kimutatsából kiderül, hogy az elmúlt években nem vagy csak kis mértében csökkent az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Létesítsenek a továbbikban is egyre több bőlcsödei férőhelyet, annak érdekében, hogy a kisebb jövedelemmel rendelkezők is el tudják helyezni a három évnél kisebb gyermeküket, támogatva így a nők munkába való visszatérését. <br /> Sajnos a számok azt mutatják, hogy a nők munkanélkülisége nőtt és értelem szerűen a foglakoztatottak száma csökkent. Korkrét adatot nem találtam, hogy a munkanélküli nők körében hányan vesztették el az állásukat a gyermekvállalás miatt, de sajnos nagyon sok ilyen beszámolót lehet hallani.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53709 2011-12-09T13:43:05Z

<p>Wsmurr79: /* Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs a GyES igénybevételéhez szükséges 2-3 éves gyeremk, ott nem lehet ezt várni. A C37 oszlop szerint, ha sok kisgyermekes család él, ott többen fogják igénybevenni a támogatást.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a GyES-t igénybevevők számára. A számítások nem egy konkrét adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 456 (ezer fő) a '''legrosszabb eset'''ben pedig 371 ezer fő veheti igénybe a GyES-t. Az 456 ezer fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 371 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. <br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott GyES-t igénybevevők-számot jelöl. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 476 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 476 ezer fő értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53708 2011-12-09T13:17:43Z

<p>Wsmurr79: /* Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs a GyES igénybevételéhez szükséges 2-3 éves gyeremk, ott nem lehet ezt várni. A C37 oszlop szerint, ha sok kisgyermekes család él, ott többen fogják igénybevenni a támogatást.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a GyES-t igénybevevők számára. A számítások nem egy konkrét adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 456 (ezer fő) a '''legrosszabb eset'''ben pedig 371 ezer fő veheti igénybe a GyES-t. Az 456 ezer fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 371 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. <br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott GyES-t igénybevevők-számot jelöl. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 476 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 476 ezer fő értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53707 2011-12-09T13:07:06Z

<p>Wsmurr79: /* A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs a GyES igénybevételéhez szükséges 2-3 éves gyeremk, ott nem lehet ezt várni. A C37 oszlop szerint, ha sok kisgyermekes család él, ott többen fogják igénybevenni a támogatást.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53706 2011-12-09T12:56:19Z

<p>Wsmurr79: /* A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53705 2011-12-09T12:44:22Z

<p>Wsmurr79: /* A feladat által érintett célcsoportok */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a becsült adatokból következtethetnek arra hogy, a következő évben mennyien fogják igénybevenni a szociális támogatásokat és ez irányt mutathat az arra, mekkora tőketatalékot kell elkülöníteni fedezet gyanánt.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53704 2011-12-09T12:36:31Z

<p>Wsmurr79: /* A feladat előtörténete */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok?)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53703 2011-12-09T12:35:45Z

<p>Wsmurr79: /* A feladat előtörténete */</p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy tényleges adatok megismerése, milyen következtetésekre ad lehetőséget. (Mit mutatnak a számok)<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53702 2011-12-09T12:30:46Z

<p>Wsmurr79: </p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> A színházi látogatók számának alakulása számos tényező függvénye. Ezek közül a jól számszerűsíthető adatokból szerettem volna következtetéseket levonni erre vonatkozóan, mivel érdekesnek találtam a témát.<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább számot 2011-re. Így maximum 592 főt (/ezer lakos), minimum 233 embert(/ezer lakos)veszik igénybe a GYES-t 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Családi pótlékban részesülő gyermekek havi átlagos száma (ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb a családi pótlékban részesülő gyermekek száma.<br /> <br /> Egy főre jutó bruttó GDP (ezer HUF) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az egy főre jutó br. GDP. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla C18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Élveszületett gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél nagyobb az élve született gyermekek száma.<br /> <br /> Bölcsödébe beiratott gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a bölcsibe beiratott gyermekek száma. <br /> <br /> Bölcsödei férőhelyek száma (db) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy növekszik a GyES-t igénybevevők száma, minél több a bölcsödei férőhelyek száma, így az anyukák vissza tudnak menni dolgozni. <br /> <br /> Óvodás gyermekek száma (fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél több az óvodás gyerekek száma.<br /> <br /> Foglalkoztatottak száma (nők)(ezer fő) Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a nők foglalkoztatottságának száma. <br /> <br /> Munkanélküliek száma (nők) (ezer fő) Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a GyES-t igénybevevők száma, minél magasabb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla I18) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.1<br /> <br /> <br /> J oszlop: GYES-t igénybevevők havi átlagos száma / ezer fő<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53700 2011-12-09T12:03:53Z

<p>Wsmurr79: /* A feladat előtörténete */</p> <hr /> <div><br /> =Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> GyES-t igénybevevők havi átlagos száma!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> Manapság komoly döntések, mérlegelések előzik meg a gyermekvállalást. Érdekelt, hogy a tényleges adatok megismerée után, milyen képet kapunk a példáult születések számának alakulásáról a szociális támogatások igénybevételéről....<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább színházi látogató számot 2011-re. Így maximum 722 főt (/ezer lakos), minimum 413 embert(/ezer lakos) várnak 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. Az elemzést hosszabb intervallumra terveztem elvégezni de az adatok hiánya miatt meg kellett elégedni ennyivel is. Ez idő alatt mind a színházi intézmények, mind az előadások száma növekedett.<br /> Mind a független változók, mind a függő változó adatai egyidejűek.<br /> <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Színházi intézmények száma (db). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a színházi intézmények száma.<br /> <br /> Színházi előadások száma (ezer darab). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több színházi előadást tartanak.<br /> <br /> GDP értéke folyó áron (milliárd Ft). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a GDP értéke.<br /> <br /> Érettségi vizsgát tettek száma (fő). Iránya 0, mert annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél többen tesznek érettségi vizsgát.<br /> <br /> Felsőfokú oklevelet szerzettek száma (fő). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb többen szereznek felsőfokú oklevelet.<br /> <br /> Munkanélküliek száma (ezer fő). Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla G19) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább. <br /> <br /> Mozielőadások száma (ezer db). Ennek irány 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több mozielőadást tartanak. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla H19) az irány mezőbe itt is 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete (Ft) . Ennek értéke 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél magasabb a közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete.<br /> <br /> Y oszlop: Színházlátogatók száma (fő/ezer lakos)<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53699 2011-12-09T12:00:00Z

<p>Wsmurr79: /* A tervezett alkalmazás/megoldás címe */</p> <hr /> <div><br /> =Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> GyES-t igénybevevők havi átlagos száma!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> A színházi látogatók számának alakulása számos tényező függvénye. Ezek közül a jól számszerűsíthető adatokból szerettem volna következtetéseket levonni erre vonatkozóan, mivel érdekesnek találtam a témát.<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább színházi látogató számot 2011-re. Így maximum 722 főt (/ezer lakos), minimum 413 embert(/ezer lakos) várnak 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. Az elemzést hosszabb intervallumra terveztem elvégezni de az adatok hiánya miatt meg kellett elégedni ennyivel is. Ez idő alatt mind a színházi intézmények, mind az előadások száma növekedett.<br /> Mind a független változók, mind a függő változó adatai egyidejűek.<br /> <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Színházi intézmények száma (db). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a színházi intézmények száma.<br /> <br /> Színházi előadások száma (ezer darab). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több színházi előadást tartanak.<br /> <br /> GDP értéke folyó áron (milliárd Ft). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a GDP értéke.<br /> <br /> Érettségi vizsgát tettek száma (fő). Iránya 0, mert annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél többen tesznek érettségi vizsgát.<br /> <br /> Felsőfokú oklevelet szerzettek száma (fő). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb többen szereznek felsőfokú oklevelet.<br /> <br /> Munkanélküliek száma (ezer fő). Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla G19) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább. <br /> <br /> Mozielőadások száma (ezer db). Ennek irány 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több mozielőadást tartanak. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla H19) az irány mezőbe itt is 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete (Ft) . Ennek értéke 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél magasabb a közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete.<br /> <br /> Y oszlop: Színházlátogatók száma (fő/ezer lakos)<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53698 2011-12-09T11:57:27Z

<p>Wsmurr79: /* Forrás */</p> <hr /> <div><br /> =Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/gyes_msc.xlsx]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> A színházi látogatók számának alakulása számos tényező függvénye. Ezek közül a jól számszerűsíthető adatokból szerettem volna következtetéseket levonni erre vonatkozóan, mivel érdekesnek találtam a témát.<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább színházi látogató számot 2011-re. Így maximum 722 főt (/ezer lakos), minimum 413 embert(/ezer lakos) várnak 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. Az elemzést hosszabb intervallumra terveztem elvégezni de az adatok hiánya miatt meg kellett elégedni ennyivel is. Ez idő alatt mind a színházi intézmények, mind az előadások száma növekedett.<br /> Mind a független változók, mind a függő változó adatai egyidejűek.<br /> <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Színházi intézmények száma (db). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a színházi intézmények száma.<br /> <br /> Színházi előadások száma (ezer darab). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több színházi előadást tartanak.<br /> <br /> GDP értéke folyó áron (milliárd Ft). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a GDP értéke.<br /> <br /> Érettségi vizsgát tettek száma (fő). Iránya 0, mert annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél többen tesznek érettségi vizsgát.<br /> <br /> Felsőfokú oklevelet szerzettek száma (fő). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb többen szereznek felsőfokú oklevelet.<br /> <br /> Munkanélküliek száma (ezer fő). Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla G19) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább. <br /> <br /> Mozielőadások száma (ezer db). Ennek irány 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több mozielőadást tartanak. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla H19) az irány mezőbe itt is 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete (Ft) . Ennek értéke 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél magasabb a közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete.<br /> <br /> Y oszlop: Színházlátogatók száma (fő/ezer lakos)<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53697 2011-12-09T11:22:19Z

<p>Wsmurr79: </p> <hr /> <div><br /> =Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/szinhaz_msc.xlsx XLS]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> A színházi látogatók számának alakulása számos tényező függvénye. Ezek közül a jól számszerűsíthető adatokból szerettem volna következtetéseket levonni erre vonatkozóan, mivel érdekesnek találtam a témát.<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább színházi látogató számot 2011-re. Így maximum 722 főt (/ezer lakos), minimum 413 embert(/ezer lakos) várnak 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. Az elemzést hosszabb intervallumra terveztem elvégezni de az adatok hiánya miatt meg kellett elégedni ennyivel is. Ez idő alatt mind a színházi intézmények, mind az előadások száma növekedett.<br /> Mind a független változók, mind a függő változó adatai egyidejűek.<br /> <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Színházi intézmények száma (db). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a színházi intézmények száma.<br /> <br /> Színházi előadások száma (ezer darab). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több színházi előadást tartanak.<br /> <br /> GDP értéke folyó áron (milliárd Ft). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a GDP értéke.<br /> <br /> Érettségi vizsgát tettek száma (fő). Iránya 0, mert annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél többen tesznek érettségi vizsgát.<br /> <br /> Felsőfokú oklevelet szerzettek száma (fő). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb többen szereznek felsőfokú oklevelet.<br /> <br /> Munkanélküliek száma (ezer fő). Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla G19) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább. <br /> <br /> Mozielőadások száma (ezer db). Ennek irány 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több mozielőadást tartanak. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla H19) az irány mezőbe itt is 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete (Ft) . Ennek értéke 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél magasabb a közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete.<br /> <br /> Y oszlop: Színházlátogatók száma (fő/ezer lakos)<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53696 2011-12-09T11:19:52Z

<p>Wsmurr79: </p> <hr /> <div>kijhogholhlihoihoi<br /> Ennek az iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsge, hogy nő a GyES-en lévők száma, minél több gyermek születik.<br /> =Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/szinhaz_msc.xlsx XLS]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> A színházi látogatók számának alakulása számos tényező függvénye. Ezek közül a jól számszerűsíthető adatokból szerettem volna következtetéseket levonni erre vonatkozóan, mivel érdekesnek találtam a témát.<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább színházi látogató számot 2011-re. Így maximum 722 főt (/ezer lakos), minimum 413 embert(/ezer lakos) várnak 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. Az elemzést hosszabb intervallumra terveztem elvégezni de az adatok hiánya miatt meg kellett elégedni ennyivel is. Ez idő alatt mind a színházi intézmények, mind az előadások száma növekedett.<br /> Mind a független változók, mind a függő változó adatai egyidejűek.<br /> <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Színházi intézmények száma (db). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a színházi intézmények száma.<br /> <br /> Színházi előadások száma (ezer darab). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több színházi előadást tartanak.<br /> <br /> GDP értéke folyó áron (milliárd Ft). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a GDP értéke.<br /> <br /> Érettségi vizsgát tettek száma (fő). Iránya 0, mert annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél többen tesznek érettségi vizsgát.<br /> <br /> Felsőfokú oklevelet szerzettek száma (fő). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb többen szereznek felsőfokú oklevelet.<br /> <br /> Munkanélküliek száma (ezer fő). Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla G19) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább. <br /> <br /> Mozielőadások száma (ezer db). Ennek irány 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több mozielőadást tartanak. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla H19) az irány mezőbe itt is 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete (Ft) . Ennek értéke 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél magasabb a közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete.<br /> <br /> Y oszlop: Színházlátogatók száma (fő/ezer lakos)<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szerkeszt%C5%91vita:Wsmurr79&diff=53695 2011-12-09T11:18:07Z

<p>Wsmurr79: Új oldal, tartalma: „kijhogholhlihoihoi”</p> <hr /> <div>kijhogholhlihoihoi</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=(Piacvezet%C5%91_digit%C3%A1lis_f%C3%A9nyk%C3%A9pez%C5%91g%C3%A9pek_%C3%B6sszehasonl%C3%ADt%C3%A1s%C3%A1nak_elemz%C3%A9se)&diff=53539 2011-12-07T10:03:30Z

<p>Wsmurr79: </p> <hr /> <div>GYES<br /> <br /> =Forrás=<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> <br /> Érintőképernyős mobiltelefonok paramétereinek összehasonlítása.<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> <br /> A mobiltelefon gyártók a piacot elárasszák a különböző divatos külső megjelenésű és technikailag egyre modernebb és tökéletesebb termékekkel.<br /> Ebből a hatalmas választékből nehéz eldönteni, hogy mi legyen a fő szempont vásárlás esetén.<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> <br /> Hasonló érintőképernyős mobiltelefonok összehasonlítása több tulajdonság figyelembe vételével hagyományos elemzéssel nem lehetséges.<br /> Az elkészített elemzés arra szolgál, hogy a különböző alternatívák közül kiválasszuk a leginkább racionális megoldást.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> <br /> Az adatvagyon egy termékcsalád többféle termékének adatait tartalmazza.<br /> A termékcsaládba nagyon hasonló gyártási paraméterekkel rendelkező termékeket válogattam.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> <br /> Egy adott termékcsalád különböző modelljei.<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> <br /> Egy adott termék legfontosabb tulajdonságai.<br /> A gyártott termék elnevezése, mint beszédes kód.<br /> A gyártott mobiltelefon ára (I oszlop), beszélgetési ideje (B oszlop), fényképezőgépének felbontása (C oszlop), hosszúsága (D oszlop), készenléti ideje (E oszlop), súlya (F oszlop), szélessége (G oszlop), valamint vastagsága (H oszlop). <br /> Az adatok melyik gyártótól származnak.<br /> Az adatok kikérésének időpontja.<br /> Az adatok kikérőjének monogrammja.<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> <br /> Minden olyan célcsoport, aki mobiltelefont vásárol.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> <br /> Az elemzés végén választ kapunk az adott termékek esetében, hogy mely mobiltelefon a legideálisabb az elemzett tulajdonságok alapján.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> <br /> 1.lépés: Meglevő adatbázis<br /> 2.lépés: PIVOT kimutatás előállítása ellenőrzés céljából<br /> 3.lépés: Primer adattábla<br /> 4.lépés: Rangsor kialakítása SORSZÁM függvény segítségével<br /> 5.lépés: COCO tábla, amely FKERES függvénnyel hivatkozik a Lépcsők táblára<br /> 6.lépés: SOLVER beállítása: célcella minél kisebb értéket vegyen fel; korlátozó tényező: egy adott lépcsőfok nem lehet nagyobb a felette levőnél<br /> 7.lépés: SOLVER futtatása<br /> 8.lépés: Eredményértékelés valós és becsült ár különbségével SZORZATÖSSZEG és HA függvény segítségével<br /> 9.lépés : Kiegészítő számítások elvégzése ÁTLAG és SZÓRÁS függvénnyel <br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> <br /> A vizsgált mobiltelefonok közül nem mindig a magasabb áron kínált termék a legjobb választás.<br /> A rangsor tábla alapján megállapíthatjuk, hogy egy alacsonyabb árfekvésű termék (A16) rendelkezik a legjobb paraméterekkel.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> <br /> A gyártók igyekeznek a mobiltelefonok egy-egy tulajdonságait kiemelni, ami hamis következtetésekre ad lehetőséget, ezért a termékek paramétereit együttesen kell vizsgálni ahhoz, hogy a legmegfelelőbbet válasszuk.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> <br /> A becsült egységárnál ( J38-J42) két esetben is ( J39; J41) magasabb a tényleges ár.<br /> Az elemzésből megállapítható, hogy ezt a két terméket alacsonyabb eladási áron kéne értékesíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> <br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=</div>

Wsmurr79 https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Szinhaz&diff=52340 2011-11-15T06:42:12Z

<p>Wsmurr79: </p> <hr /> <div>=Forrás=<br /> [http://miau.gau.hu/oktatas/2011osz/szinhaz_msc.xlsx XLS]<br /> <br /> =A tervezett alkalmazás/megoldás címe=<br /> A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!<br /> <br /> =A feladat előtörténete=<br /> A színházi látogatók számának alakulása számos tényező függvénye. Ezek közül a jól számszerűsíthető adatokból szerettem volna következtetéseket levonni erre vonatkozóan, mivel érdekesnek találtam a témát.<br /> <br /> =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése=<br /> A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt. <br /> <br /> A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak. <br /> <br /> N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább színházi látogató számot 2011-re. Így maximum 722 főt (/ezer lakos), minimum 413 embert(/ezer lakos) várnak 2011-ben.<br /> <br /> A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.<br /> <br /> =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)=<br /> A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. Az elemzést hosszabb intervallumra terveztem elvégezni de az adatok hiánya miatt meg kellett elégedni ennyivel is. Ez idő alatt mind a színházi intézmények, mind az előadások száma növekedett.<br /> Mind a független változók, mind a függő változó adatai egyidejűek.<br /> <br /> A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.<br /> <br /> ==Objektumok (sorok)==<br /> A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:<br /> <br /> Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010<br /> <br /> ==Attribútumok (X, Y oszlopok)==<br /> Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható. <br /> <br /> Színházi intézmények száma (db). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a színházi intézmények száma.<br /> <br /> Színházi előadások száma (ezer darab). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több színházi előadást tartanak.<br /> <br /> GDP értéke folyó áron (milliárd Ft). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a GDP értéke.<br /> <br /> Érettségi vizsgát tettek száma (fő). Iránya 0, mert annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél többen tesznek érettségi vizsgát.<br /> <br /> Felsőfokú oklevelet szerzettek száma (fő). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb többen szereznek felsőfokú oklevelet.<br /> <br /> Munkanélküliek száma (ezer fő). Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla G19) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább. <br /> <br /> Mozielőadások száma (ezer db). Ennek irány 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több mozielőadást tartanak. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla H19) az irány mezőbe itt is 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.<br /> <br /> Közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete (Ft) . Ennek értéke 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél magasabb a közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete.<br /> <br /> Y oszlop: Színházlátogatók száma (fő/ezer lakos)<br /> <br /> =A feladat által érintett célcsoportok=<br /> A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.<br /> <br /> Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.<br /> <br /> =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság=<br /> '''Kiadás:'''<br /> <br /> '''''1)''' A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 20.000 Ft<br /> <br /> <br /> 1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése<br /> <br /> Excel tanfolyam: 35.000 Ft<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)<br /> <br /> ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft<br /> <br /> <br /> Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft<br /> <br /> <br /> '''''2)''' Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:<br /> ''<br /> <br /> 1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés<br /> <br /> 5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)<br /> <br /> <br /> Összesen: 40.000 Ft<br /> <br /> <br /> A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.<br /> <br /> <br /> '''Bevétel:'''<br /> <br /> A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja.<br /> Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.<br /> <br /> =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)=<br /> A megoldás első lépése az '''Alapadatok munkalap'''on levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.<br /> <br /> A '''Data munkalap''' Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.<br /> <br /> Ez után jöhet a '''Pivot munkalap''' Pivot táblájának elkészítése.<br /> <br /> Negyedik lépésben a '''Coco munkalap''' táblázatainak szerkesztését mutatom be:<br /> <br /> A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.<br /> <br /> Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog. <br /> <br /> A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával. <br /> <br /> A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.<br /> <br /> Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.<br /> <br /> Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.<br /> <br /> Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.<br /> <br /> Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0. <br /> <br /> A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.<br /> <br /> Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.<br /> <br /> =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)=<br /> A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.<br /> <br /> <br /> Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be. <br /> <br /> A '''legjobb eset'''ben 529 fő(/ezer lakos), a '''legrosszabb eset'''ben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.<br /> <br /> A '''harmadik eset''' pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény. <br /> <br /> Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.<br /> <br /> Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.<br /> <br /> Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott &quot;harmadik eset&quot; színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.<br /> <br /> =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)=<br /> A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.<br /> <br /> A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.) <br /> <br /> Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk. <br /> <br /> A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.<br /> <br /> Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.<br /> <br /> =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)=<br /> A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.<br /> <br /> =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba=<br /> =Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok=<br /> Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.<br /> <br /> [https://miau.gau.hu/mediawiki/index.php/Feladatterv:COCO:000_minta nyilatkozat és kitöltési segédlet]<br /> <br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(special)]]<br /> [[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]</div>

Wsmurr79