„Oclakas” változatai közötti eltérés

A Miau Wiki wikiből
(Lakásvásárlást megelőző vizsgálatok (VITA))
 
(75 közbenső módosítás ugyanattól a szerkesztőtől nincs mutatva)
3. sor: 3. sor:
 
== Forrás ==
 
== Forrás ==
  
   A letölthető excel URL-je:  
+
   A letölthető excel URL-je:
  
 
== A tervezett alkalmazás/megoldás címe ==
 
== A tervezett alkalmazás/megoldás címe ==
  
Az egyes budapesti éttermek bableves kínálatainak összehasonlítása az egyes éttermi jellemzők és a bableves egyes tulajdonságainak felhasználásával. Az étlapárak minimalizálása a célunk, azaz a legjobb összetétel kiválasztása a legversenyképesebb áron
+
Az Otthon Centrum Ingatlanközvetítő iroda internetes adatbázisán keresztül kis alapterületű lakások összehasonlítása több fontos jellemző, mint elhelyezkedés, méret, állapot, stb... felhasználásával.
  
 
== A feladat előtörténete ==
 
== A feladat előtörténete ==
  
Alcím: E-business tevékenységet végző vállalkozások összehasonlítása hasonlóságelemzéssel az elektronikus üzleti aktivitásuk jellemzőinek és üzleti információ vásárlására fordított költségeik alapján.  
+
Alcím: Eladó kislakások összehasonlítása az Otthon Centrum hirdetéseinek felhasználásával.  
  
A vizsgálat célja, hogy több cég (objektum) összehasonlításában bemutassa, mennyire arányosak az elektronikus üzlet aktivitását alkotó jellemzők az üzleti információ-szerzésre fordított költségekkel az egyes vállalatok között. Az információ megszerzésének költségét most kizárólag a digitális forrásból származó, megvásárolt információkra értjük, nem vesszük tehát figyelembe a barát, ismerős, értekezlet, konferencia információ forrásokat. Az információforrások körének leszűkítése azért indokolt, mert a digitális információ megvásárlását jól meg lehet ragadni, kevésbé megoldható azonban az előbb felsorolt forrásokon keresztül érkező információk „forintosítása”.
+
Néhány évvel ezelőtt vásároltam hasonló paraméterekkel rendelkező lakást, mint amilyenek a példában is szerepelnek. A vásárlást megelőző keresés hosszú hónapokig tartott, több mint 50 ingatlant néztem meg, mire sikerült kiválasztanom a legmegfelelőbbet. Ha abban az időben rendelkezésemre állt volna az alábbiakban ismertetett elemzési módszer, akkor valószínűsíthetően a keresésre fordított időt és energiát lényegesen lecsökkenthettem volna, hiszen eleve lettek volna olyan lakások, melyeket az elemzés eredményeképp eleve kizártam volna.
 
 
PhD kutatásomban felmerült az a kérdés, vajon mennyit költenek a kutatásban résztvevő válaszadók üzleti információszerzésre, azaz, mekkora jelentősége van az elektronikus üzleti tevékenységükben ennek a tényezőnek. Amennyiben jelentősége van, úgy ehhez mennyiben járulnak hozzá, milyen jelentősek az egyes információ-ráfordítással kapcsolatos jellemzők egy bizonyos vállalati körben végzett összehasonlításban. Az információ ráfordítás alatt értjük az információ vásárlása kapcsán felmerült költségeket.
 
  
 +
(Az azóta eltelt néhány év sok változást hozott a lakáspiac helyzetében. A 2008-as gazdasági válság a lakások árát lenyomta. Ez elvileg a lakásvásárlók helyzetét pozitívan befolyásolta volna, ha a lakáshitelezés feltételei nem szigorodtak volna nagymértékben.
 +
Ennek következtében "igazán jól" azok jártak, akiknek rendelkezésére áll készpénzben az ingatlan fedezete.)
  
 
== A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése ==
 
== A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése ==
  
Általánosságban nagy fejtörést eredményez a vállalatvezetőknek az, vajon mennyi ráfordítást áldozzanak üzleti információszerzésre. Maga az elektronikus üzleti tevékenység (továbbiakban: e-business) magától értetődően alapvető erőforrásként használja fel az információt, azonban ennek mértéke pontosan nehezen mérhető. Jelen összehasonlításban a következő kérdésekre keresünk választ:
+
Lakásom vásárlásakor nem állt rendelkezésemre (nem ismertem) semmilyen összehasonlító elemzés elkészítésére alkalmas módszer, ezért a kiválasztáskor leginkább saját döntéshozó képességemre, az egyes ingatlanok megtekintése során szerzett benyomásaimra és a környezet illetve az adott lakás által befolyásolt érzelmeimre. Vagyis döntésemet teljes mértékben szubjektív szempontok befolyásolták.
 
+
(Leszámítva persze a történet nagyon is objektív, vagyis a pénzügyi oldalát).
• A versenytársakhoz képest, az egyes vállalati jellemzők mentén milyen az információ ráfordításunk, mennyire arányos az egyes költségelemeket tekintve?
+
Az alábbiakban ismertetett elemzés azonban teljes mértékben matematikai, ennélfogva szigorúan objektív.
  
A vállalati stratégiai döntési folyamatban meg kell vizsgálni, hogy a döntéshozásban lényegesnek tartott egyes vállalati jellemzők (attribútumok) a versenytárs vállalatokkal történő összehasonlítás során milyen értékelést adnak a vállalkozásunkra nézve. Azaz, azt szeretnénk megtudni, hogy az összehasonlításba bevont objektumok (cégek) az egyes attribútumaik (jellemzőik) alapján költséghatékonyan költenek-e az információra, vagy sem?
+
== A feladat adatvagyonának bemutatása (ANYAG) ==
  
• Szeretnénk megtudni, hogy az egyes attribútumok milyen súllyal, milyen arányt képviselnek az információ költségét tekintve, azaz 1 Ft információ ráfordításból hány % jut egy-egy attribútumra. Ezzel az egyes attribútumok jelentőségére deríthetünk fényt a vállalatközi összehasonlításban.
+
A feladat megoldásához forrásként az Otthon Centrum adatbázisában szereplő ingatlanhirdetéseket használtam. Néhány más ingatlaniroda weblapjával illetve ingatlanos portál adataival összehasonlítva az Otthon Centrum adatbázisa volt a legrészletesebb adattartalmú.
 +
A feladat megoldása során az egyik szempont az adott ingatlan Deák tértől való távolsága volt. Ennek az attribútumnak a meghatározásához a Google Maps internetes oldalt használtam segítségül.
  
Ehhez a méréshez többféle módon közelíthetünk, többféle vállalati, tranzakciós jellemzőt is választhatunk az elemzéshez.
 
Vizsgálatomba nem a technikai jellemzőket veszem be – hagyományosan az e-readiness kérdéskör elemeit tartalmazza -, mert maga az e-business tevékenységre jellemzőbb az elektronikusan lebonyolított tranzakciók aránya, mint mondjuk az Internet sebessége. Ezzel nem azt sugallom, vagy állítom, hogy ne lenne komoly szerepe az információ költség tervezés folyamatában, hanem most a többi alakító tényezőkre fókuszálok, nevezetesen: 1. cégjellemző, 2. vezető jellemző, 3. tranzakciós jellemzők.
 
Az így besorolt jellemző közvetlenül, vagy közvetetten hatással vannak/lehetnek az információ ráfordításra.
 
  
A JELENLEGI HELYZET ÉS ÉRTÉKELÉSE FEJEZETBEN OLYAN MEGOLDÁST IS! BE KELL MUTATNI, MELY A TANANYAGGAL VALÓ TALÁLKOZÁS NÉLKÜLI ÁLLAPOTOT (BEST PRACTICE) MUTATJA BE. VAGYIS UGYANAZON TÁBLÁZATBÓL KELL UGYANARRA A KÉRDÉSRE VÁLASZT ADNI, UGYANAZON VÁLASZ-SABLONOK ALAPJÁN (TÚL SOK, ARÁNYOS, TÚL KEVÉS KÖLTÉS)...
 
  
 +
''Objektumok (sorok)''
  
MINDENT CSAK OTT KELL EMLÍTENI, AHOVÁ TARTOZIK ÉS CSAK EGYSZER!:
+
1. lakás
  
 +
2. lakás
  
A következő attribútumokat vettem a vizsgálatba:
+
3. lakás
  
• I. Internet használat első éve
+
4. lakás
  
• II. Vállalkozás mérete
+
5. lakás
  
• III. E-innovátor attitűd
+
6. lakás
  
• IV. Elektronikus értékesítés aránya
 
  
• V. Elektronikus beszerzés aránya
+
''Attribútumok (oszlopok)''
  
• Cél: Üzleti információ vásárlására fordított összeg
+
1. állapot
  
 +
2. belmagasság
  
Az első, hogy '''melyik évben kapcsolódott a cég az Internetre'''. Ebben az összefüggésben az IKT technológiát – amelynek része az Internet - egyfajta technológiai innovációnak fogjuk fel. Az innováció adaptációjának egyik fontos ismérve az ún. első elfogadás, vagy első használat éve. Azzal a feltételezéssel élhetek, hogy amennyiben a cég tényleg lényegesnek tartja az információt, áldoz is rá, hiszen az információkat olyan e-business tevékenység céljából használja fel, ami elektronikus tranzakciókat is tartalmaz. Minél korábban bevezeti tehát egy cég az Internetet, annál inkább tartja lényegesnek az e-business tevékenységet is, a bevezetés koraisága tehát mutatója az IKT innováció korai elfogadásának, adaptációjának.
+
3. Deák tértől való távolság
  
A '''cég mérete''' mindig együtt növekszik az e-business aktivitással is, már csak a méretből adódó belső és külső folyamatok adminisztrációja végett. A nagyobb méret nagyobb volumenű információ igénnyel jár együtt.
+
4. kor
  
Az '''e-innovátor attitűd''' azért lehet lényeges eleme a vizsgálatnak, mivel az e-business tevékenységre döntő befolyást gyakorló személyek voltak a válaszadók, komoly tényezője az ehhez szükséges hozzáállás. Ez egy teljesen szubjektív, attitűd jellemző, amely adott esetben mellette, vagy ellene hat a tranzakciók elterjedésének a normál üzletmenetben. Maga a vezetői döntés itt a vizsgálat igazi tárgya, azaz az attitűd jellemző itt egyfajta elektronikus-nem elektronikus üzletvitel orientáltságot mér.
+
5. környék
  
Az '''elektronikus tranzakciós''' jellemzők – '''beszerzés''' és '''értékesítés''' – a legkifejezőbbek a vizsgálatban. Ezek aránya, mértéke a cég összes beszerzéséhez és értékesítéséhez mérve mutatja, mennyire elkötelezett egy vállalkozás az e-business aktivitásban. Az aktivitás egyik alapvető eleme az ahhoz szükséges üzleti információ (marketing vagy logisztikai jellegű), amiért áldozatot hoz a haszon érdekében.
+
6. méret
  
A '''cél''' jellemző. Az a legfontosabb ráfordítás, amelyet az előbbiekben részletezett, objektumok között összehasonlításra kerülő, objektum attribútumok tevékenységek hatékony, sikeres működésére fordít a vállalkozás. Ez maga az üzleti értékkel bíró információ. Ez kerül célkeresztbe, ezt szeretné minimalizálni a döntéshozó. Olcsóbban hatékonyabbat.
+
7. szint
  
 
== A feladat által érintett célcsoportok ==
 
== A feladat által érintett célcsoportok ==
  
Minden olyan '''vállalkozás döntéshozói''', akik lényegesnek tartja az üzleti információkat, költségvetést készítenek hozzá és mérik, mérlegelik annak arányát. Arra törekednek, hogy minél kevesebb információ költséggel minél nagyobb arányban bonyolítsanak e-business tranzakciókat. Az '''e-business tranzakciós információ ráfordítást minimalizálják.'''
+
Az összehasonlításban szereplő lakások méretüknél fogva eleve meghatározzák a célcsoportot.
 +
Ilyen kisméretű ingatlan egy, esetleg két személy számára lehet alkalmas/kényelmes, ezért a célcsoportot leginkább az egyedülállók és a másodmagukkal (házastárs/élettárs/lakótárs) költözők alkothatják.
  
 
== A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság ==
 
== A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság ==
  
Jelenleg az '''információ költséghatékonyságának''' mérésére a vállalkozások többsége nem fordít figyelmet. Nem igazán méri, használja az idevonatkozó mérési módszereket. A feladat és annak megoldása mintát próbál adni arra, hogy az e-business tevékenységet folytató vállalkozások a vizsgálatba bevont jellemzőket tekintve milyen eredményesek az információ költségtervezésében. Az egyes vizsgálati jellemzők mentén - törekedve a minél tisztább objektivitásra -, mennyire tekinthetőek a vizsgált objektum körben arányosnak, alul, vagy felülértékeltnek az '''információ ráfordításaik'''.
+
Lakáskeresésem során egyetlen olyan ingatlanközvetítő irodával sem találkoztam, ahol a kínálatban szereplő lakásokat bármiféle matematikai módszer segítségével rangsorolták volna, melyek segítségével szűkített listát tudtak volna a rendelkezésemre bocsátani.  
 +
 
 +
A feladat és annak megoldása képet ad arról, hogy a vizsgált attribútumok alapján az összehasonlításban szereplő lakások alul- vagy felülértékeltek ill. kiegyenlítettek -e az ár vonatkozásában.
 +
Természetesen a kép változhat, ha az attribútumok körét növeljük vagy csökkentjük, esetleg cseréljük.
 +
 
 +
Jelen vizsgálat abban próbál segítséget nyújtani, hogy a kínálatban szereplő lakások közül a felsorolt attribútumok és az ár alapján melyiket érdemes megvásárolni.
  
A számítások alapján tehát megállapítható, hogy melyik vállalkozás ''információ ráfordítása a legjobb, leghatékonyabb'' a megadott szempontok alapján végzett vizsgálati körben.
+
Az átlagvizsgálat szerint az árat leginkább a lakások állapota, legkevésbé pedig a házak kora befolyásolja.
 +
A szórásvizsgálat szerint az állapot jellemzőre reagál a modell a legérzékenyebben és a belmagasságra a legkevésbé, vagyis az ár szempontjából ezek a leginkább és a legkevésbé befolyásoló tényezők.
  
 
== A válaszokat befolyásoló tényezők ==
 
== A válaszokat befolyásoló tényezők ==
  
Az egyes vállalati jellemző vizsgálatba való beválogatása befolyásolja az értékelés szakmai helyességét.
+
Az egyes attribútumok vizsgálatba való beválogatása/cseréje befolyásol(hat)ja a vizsgálat végeredményét.
  
 
== A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) ==
 
== A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) ==
  
1. Objektumok meghatározása (30., 34., 35., 58., 74., 97. számú kérdőívet kitöltő vállalat)
+
1. A feladat alapjául szolgáló termékek adatainak táblázatban való összesítése.
 
 
2. Attribútumok meghatározása (Internet használat első éve, Vállalkozás mérete, E-innovátor attitűd, Elektronikus értékesítés aránya, Elektronikus beszerzés aránya)
 
 
 
3. Cél kijelölése: az üzleti információ vásárlására fordított összeg minimalizálása
 
 
 
4. Az adatok összegyűjtése a kérdőívek adatai alapján értékoszlopos struktúrában.
 
 
 
5. Pivot tábla elkészítése.
 
 
 
6. Helyezés tábla elkészítése Sorszám képlet segítségével.  
 
  
7. Solver tábla elkészítése, módosuló cellák kijelölése, lépcsők beállítása (korlátozó feltételek megadása)
+
2. Az objektum-attribútum mátrix alapján egy Pivot táblázat elkészítése.
  
8. Solver, becslés készítése és az eredmények értékelése.
+
3. A rendelkezésre álló adatok és preferenciák alapján sorszám függvénnyel rangsorolás.
  
9. Érzékenység és fontosság vizsgálatok az egyes attribútumok esetében (átlag és szórás)
+
4. A COCO táblázat elkészítése FKERES függvénnyel.
  
 +
5. Solver program alkalmazása.
  
Első lépésben az adatok felkutatása, rendszerezése, történt meg egy-értékoszlopos struktúrában, majd az Excel segítségével a szűrők elhelyezése, a metaadatbázis és a kimutatás (pivot) elkészítése.
+
6. A kapott eredmények értékelése, a feladat értelmezése, feltöltése szöveges információkkal.
  
 
== Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) ==
 
== Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) ==
  
A számítások a következő eredményekre vezetnek:
+
'''Solver eredménye'''
  
- SOLVER eredménye (információ költségek arányossága)
+
A vizsgálatban szereplő 6 lakás közül az 1. számú tényleges vételára megegyezik a becsült árral, az eltérés 0.
- Az egyes attribútumok (vállalati jellemzők) SZEREPÉNEK értékelése az információ ráfordítással kapcsolatban
+
A 2., 3., 5., 6., lakások esetén az eltérés negatív irányú, vagyis a lakások túlárazottak.
- Attribútumok FONTOSSÁGI rangsora
+
A 4. számú lakás az egyetlen a vizsgáltak közül, ahol pozitív az eredmény és a becsült ár magasabb, mint a tényleges vételár, itt 100.000 Ft-ot lehet megtakarítani a vásárlás során.
- Attribútumok ÉRZÉKENYSÉGI rangsora
+
A vesztes lakás a 2-es számú, itt 110.000 Ft-tal több a tényleges, mint a becsült ár.
  
 +
'''FONTOSSÁGI rangsor'''
  
'''SOLVER eredmények értékelése'''
+
A SOLVER által B31:I36 tartományban kiszámított értékek alpján elkészítjhetjük az egyes attribútumokhoz tartozó értékek átlagait, amelyek alapján egy rangsor állítható fel az attribútumok között:
  
A számítások alapján a vizsgált objektumkörben (vállalkozások között) a 34. és a 97. számú vállalat információ ráfordításait tekinthetjük arányosnak.
+
1. állapot
A Solver ítélet oszlop értékei az alábbiak:
+
2. szint
 +
3. Deák tértől való távolság
 +
4. méret
 +
5. belmagasság
 +
6. környék
 +
7. kor
  
• 10% alatt van a tényleges és a COCO modell által számított költség arányának abszolút értéke: „arányos ráfordítás” (előnyt élveznek a kiválasztásnál)
+
'''ÉRZÉKENYSÉGI rangsor'''
  
• 10%-ot meghaladja a tényleges és a COCO modell által számított költség arányának értéke: A) ha negatív, akkor „keveset költ infóra", B) ha pozitív, akkor „sokat költ infóra"
+
Az érzékenységi rangsor a fontossági rangsornál említett SOLVER értékek szórása alapján került megállapításra:
  
 +
1. állapot
 +
2. Deák tértől való távolság
 +
3. szint
 +
4. méret
 +
5. környék
 +
6. kor
 +
7. belmagasság
  
 +
== Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) ==
  
'''Attribútumok SZEREPÉNEK értékelése'''
+
A fentiekben bemutatott vizsgálat alapján csak óvatos következtetések vonhatók le, mivel az attribútumok száma jelen esetben korlátozott volt, ezeken kívül még számos jellemzőjét lehet egy lakásnak felsorolni és egy esetleges vizsgálatban szerepeltetni.
 
+
Az attribútumok megválasztása szubjektív volt, de azzal a céllal, hogy objektív eredményt érjek el.
Az egyes attribútumok információ költségalakításában betöltött szerepének súlyát a COCO munkalap B43:F48 tartományában lévő arányok mutatják.
 
A SOLVER által arányos ráfordításokat mutató 34. sz. vállalatnál látható, hogy az alábbiakban felsorolt attribútumok az információ ráfordítás költségéhez
 
 
 
az internet használat első éve  13,23%,
 
 
 
a cég mérete                    36,60%,
 
 
 
az e-innovátor attitűd          15,01%,
 
 
 
az elektronikus beszerzés aránya 26,37%,
 
 
 
az elektronikus értékesítés aránya  8,79%
 
 
 
arányban járultak hozzá.
 
 
 
 
 
Ehhez képest a 97. sz. vállalatnál lényeges eltérés két attribútumnál figyelhető meg:
 
 
 
az internet használat első éve  25,94%,
 
 
 
az elektronikus értékesítés aránya  25,94%.
 
 
 
 
 
Látható, hogy az egyes attribútumok információ ráfordítás költség arányának ''jelentős eltérése esetén'' is beszélhetünk összehasonlíthatóságról, már ami az információ ráfordítás költségeit illeti.
 
 
 
 
 
'''FONTOSSÁGI rangsor értékelése'''
 
 
 
A SOLVER által B33:F38 tartományban kiszámított értékek alapján elkészíthetjük az egyes attribútumokhoz tartozó értékek átlagait, amelyek alapján egy rangsor állítható fel (B51:F51 tartomány cellái.)
 
A rangsor a következő lett így az attribútumok között:
 
1. cég mérete
 
2. az internet használat első éve
 
3. az elektronikus beszerzés aránya
 
4. az elektronikus értékesítés aránya
 
5. az e-innovátor attitűd.
 
 
 
Ezek szerint az információs ráfordítások költségtervezésénél az egyes vállalati jellemzők a költségvolumenre gyakorolt hatását ez a rangsor mutatja.
 
 
 
 
 
'''ÉRZÉKENYSÉGI rangsor értékelése'''
 
 
 
Az érzékenység azt mutatja meg, hogy mennyire érzékeny adott attribútum változására a modell alapján kiszámított (javasolt) összeg (információs ráfordítás költsége.)
 
 
 
Az érzékenységi rangsor a fontossági rangsornál említett SOLVER értékek szórása alapján került megállapításra (B52:F53 cellák adatai.)
 
Ezek szerint "kiesik" két attribútum: cég mérete és az elektronikus beszerzések aránya. Ezekre 0 érzékenységet, azaz érzéketlenséget mutat a modell.
 
  
A COCO modellben szereplő attribútum értékek alapján kialakított rangsor determinálja, hogy a ráfordítás költségszámítási célfüggvény összege az elektronikus értékesítés arányára a  
+
A számítások eredményeképpen megállapítható, hogy a vizsgálatba bevont összes attribútum hatással van a az objektumok vételárára, hogy milyen mértékben ill. sorrendben, azt a rangsor vizsgálatok mutatták meg.
legérzékenyebb, második helyen az internet használatának első éve, harmadik helyen pedig az e-innovátor attitűd szerepel.
 
Mindent egybevetve, a fenti elemzések összességét tekintve úgy vélem, hogy az Internet bevezetésének éve attribútum játszik a legnagyobb szerepet az információ ráfordításának mértékében. Azaz, az IKT innovációjának korai elfogadásának szerepe meghatározó az információ ráfordítás költséghatékonyságában.
 
  
 +
A vizsgálatok alapján három kategóriába lehet sorolni a lakásokat:
  
A számítások alapján úgy vélem, hogy az '''internet használat első éve''' játszik a legnagyobb szerepet az információ ráfordításának mértékében.
+
1. ''túlárazottak'': ez volt a legjellemzőbb, a hat vizsgált lakás közül 4-nél a tényleges eladási ár magasabb volt, mint a becsült
  
== Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) ==
+
2. ''aláárazott'': egyetlen ilyen lakás volt a vizsgáltak közül, mégpedig a 4-es számú, ezt a lakást így győztesként hirdethetjük
  
A számítások alapján beigazolódott, hogy a szubjektíven kiválasztott objektum attribútumok mindegyike hatással van az információ ráfordítás költségére a vállalatok közötti összehasonlításban.
+
3. ''kiegyenlített'': szintén egy olyan lakás volt (az 1-es számú), ahol a valós és a becsült eladási ár megegyezett
  
Az egyes attribútumok objektív hatásának fontossága és érzékenysége, valamint a költségvolumenhez számított aránya számszerűsítésre került, amelyek alapján három kategóriába sorolhatóak a vállalatok:
 
  
 +
A '''fontossági rangsor''' vizsgálatából kiderül, hogy a lakás árának alakulását leginkább befolyásoló tényező, a legnagyobb hányadot kitevő attribútum a lakás állapota. Természetesen minél jobb állapotú egy ingatlan, annál többe kerül. Másik két fontos szempont a szint (emelet népszerűbb, mint a földszint) és a Deák tértől való távolság (központi elhelyezkedés, jó tömegközlekedés, stb...)
  
I. - a túl keveset költekezők: a 30. és az 58. sz. vállalatok, amelyek elvben sokkal kevesebb összeggel, azaz költséghatékonyabban többet "értek el" az összehasonlított attribútumok tekintetében.
+
Az érzékenység azt mutatja meg, hogy mennyire érzékeny adott attribútum változására a modell alapján kiszámított (javasolt) összeg (lakásár).
 +
Ahogy a fontossági rangsornál, itt az '''érzékenységi rangsor'''nál is első helyen szerepel az állapot. A vizsgálat alapján az a következtetés vonható le, hogy az emberek szívesebben vásárolnak olyan ingatlant, ami azonnal beköltözhető és a felújításra egyáltalán nem vagy csak kisebb összeget kell költeni.
  
II. - az arányosan költekezők: a 34. és 97. sz. vállalatok, amelyek a modell által kiszámított volumenű összeget fordítottak információra.
 
  
III. - a túl sokat költekezők: a 35. és 74. sz. vállalat, amelyek a modellben javasolt ráfordításik meghaladják a 10%-os vizsgálati határt,.
+
'''GYŐZTES és VESZTES hirdetése'''
  
 +
Győztes a 4-es számú lakás, vesztes a 2-es számú.
  
Az egyes római számok egyben helyezést is jelentenek, hiszen a sokkal '''költséghatékonyabban költekező vállalatok versenyképesebben társaiknál''', ugyanis az egyes attribútumoknak megfelelő rangsorolás alapján ők teljesítettek messze a társaik felett a takarékos információs ráfordítást tekintve.
+
== Lakásvásárlást megelőző vizsgálatok (VITA) ==
  
== Az információ ráfordítás költségtervezésének szempontjai (VITA) ==
+
A fentiekben bemutatott vizsgálat a lakásvásárlók és az eladók számára is támpontként szolgálhat a lakások értékelésénél. Fontos kihangsúlyozni, hogy a vizsgálat szigorúan matematikai/objektív, ettől az egyéni preferenciák eltérhetnek, azonban mindenképpen hasznos segítséget nyújthat a döntéshozatalban.
  
A fentiekben levezetett számítások alapján lehetőség nyílik a döntéshozónak arra, hogy az egyes attribútumok szerepét azok értékeinek megváltoztatásával, a SOLVER többszöri lefuttatásával újraértékelje, azok változásainak hatását a költségszerkezetre megvizsgálja.
+
Az ingatlanirodák plusz szolgáltatásként beépíthetnék ezt a vizsgálati módszert a tevékenységi körükbe, saját munkájukat is megkönnyítve ezzel.  
  
Ezek alapján a stratégiai döntésében, mérlegelve a versenytársak egyes jellemzőit lényegesen pontosabban árazhatja be, korrigálhatja az információs ráfordításainak költségeit a vizsgált jellemzőknek tükrében.
+
Az általam készített elemzés reprezentatív, kevés objektum és attribútum szerepel benne.
 +
A jellemzők és a vizsgált objektumok számának bővítése a vizsgálat eredményét nagymértékben befolyásolhatja.  
  
 +
Számomra meglepő volt, hogy a vizsgálat szerint az egyik legkevésbé befolyásoló szempont az a lakás belmagassága. Amikor én kerestem néhány évvel ezelőtt hasonló kisméretű lakást, nálam nagyon is fontos szempont volt, hogy a lakásnak nagy legyen a belmagassága és a kis alapterületet állógalériával tudjam "növelni".
 +
Bár az elemzés szerint minél jobb állapotú az ingatlan, annál kelendőbb, nálam ez pont fordítva volt. Én olyan lakást kerestem, ami rossz állapotban volt, egyrészt a vételár így kedvezőbb volt, másrészt saját ízlésem szerint alakíthattam.
  
 +
A vizsgálat eredménye számomra mindenképpen érdekes, hiszen rámutat, hogy az egyéni preferenciák és a matematika világa mennyire távol állhat adott esetben egymástól.
  
== Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok ==
+
== Kapcsolódó dokumentumok ==
  
 +
Az Otthon Centrum adatbázisa, melyből a vizsgált lakások adatait gyűjtöttem:
 +
http://www.oc.hu/
  
 +
Az ingatlanok Deák tértől való távolságának meghatározásához használt internetes oldal:
 +
http://maps.google.com/
  
  
 
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]
 
[[Kategória:Hasonlóságelemzés_(classic)]]

A lap jelenlegi, 2011. június 24., 15:53-kori változata

Ide kerül az oc lakás cikkem.

Forrás

 A letölthető excel URL-je:

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Az Otthon Centrum Ingatlanközvetítő iroda internetes adatbázisán keresztül kis alapterületű lakások összehasonlítása több fontos jellemző, mint elhelyezkedés, méret, állapot, stb... felhasználásával.

A feladat előtörténete

Alcím: Eladó kislakások összehasonlítása az Otthon Centrum hirdetéseinek felhasználásával.

Néhány évvel ezelőtt vásároltam hasonló paraméterekkel rendelkező lakást, mint amilyenek a példában is szerepelnek. A vásárlást megelőző keresés hosszú hónapokig tartott, több mint 50 ingatlant néztem meg, mire sikerült kiválasztanom a legmegfelelőbbet. Ha abban az időben rendelkezésemre állt volna az alábbiakban ismertetett elemzési módszer, akkor valószínűsíthetően a keresésre fordított időt és energiát lényegesen lecsökkenthettem volna, hiszen eleve lettek volna olyan lakások, melyeket az elemzés eredményeképp eleve kizártam volna.

(Az azóta eltelt néhány év sok változást hozott a lakáspiac helyzetében. A 2008-as gazdasági válság a lakások árát lenyomta. Ez elvileg a lakásvásárlók helyzetét pozitívan befolyásolta volna, ha a lakáshitelezés feltételei nem szigorodtak volna nagymértékben. Ennek következtében "igazán jól" azok jártak, akiknek rendelkezésére áll készpénzben az ingatlan fedezete.)

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Lakásom vásárlásakor nem állt rendelkezésemre (nem ismertem) semmilyen összehasonlító elemzés elkészítésére alkalmas módszer, ezért a kiválasztáskor leginkább saját döntéshozó képességemre, az egyes ingatlanok megtekintése során szerzett benyomásaimra és a környezet illetve az adott lakás által befolyásolt érzelmeimre. Vagyis döntésemet teljes mértékben szubjektív szempontok befolyásolták. (Leszámítva persze a történet nagyon is objektív, vagyis a pénzügyi oldalát). Az alábbiakban ismertetett elemzés azonban teljes mértékben matematikai, ennélfogva szigorúan objektív.

A feladat adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

A feladat megoldásához forrásként az Otthon Centrum adatbázisában szereplő ingatlanhirdetéseket használtam. Néhány más ingatlaniroda weblapjával illetve ingatlanos portál adataival összehasonlítva az Otthon Centrum adatbázisa volt a legrészletesebb adattartalmú. A feladat megoldása során az egyik szempont az adott ingatlan Deák tértől való távolsága volt. Ennek az attribútumnak a meghatározásához a Google Maps internetes oldalt használtam segítségül.


Objektumok (sorok)

1. lakás

2. lakás

3. lakás

4. lakás

5. lakás

6. lakás


Attribútumok (oszlopok)

1. állapot

2. belmagasság

3. Deák tértől való távolság

4. kor

5. környék

6. méret

7. szint

A feladat által érintett célcsoportok

Az összehasonlításban szereplő lakások méretüknél fogva eleve meghatározzák a célcsoportot. Ilyen kisméretű ingatlan egy, esetleg két személy számára lehet alkalmas/kényelmes, ezért a célcsoportot leginkább az egyedülállók és a másodmagukkal (házastárs/élettárs/lakótárs) költözők alkothatják.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Lakáskeresésem során egyetlen olyan ingatlanközvetítő irodával sem találkoztam, ahol a kínálatban szereplő lakásokat bármiféle matematikai módszer segítségével rangsorolták volna, melyek segítségével szűkített listát tudtak volna a rendelkezésemre bocsátani.

A feladat és annak megoldása képet ad arról, hogy a vizsgált attribútumok alapján az összehasonlításban szereplő lakások alul- vagy felülértékeltek ill. kiegyenlítettek -e az ár vonatkozásában. Természetesen a kép változhat, ha az attribútumok körét növeljük vagy csökkentjük, esetleg cseréljük.

Jelen vizsgálat abban próbál segítséget nyújtani, hogy a kínálatban szereplő lakások közül a felsorolt attribútumok és az ár alapján melyiket érdemes megvásárolni.

Az átlagvizsgálat szerint az árat leginkább a lakások állapota, legkevésbé pedig a házak kora befolyásolja. A szórásvizsgálat szerint az állapot jellemzőre reagál a modell a legérzékenyebben és a belmagasságra a legkevésbé, vagyis az ár szempontjából ezek a leginkább és a legkevésbé befolyásoló tényezők.

A válaszokat befolyásoló tényezők

Az egyes attribútumok vizsgálatba való beválogatása/cseréje befolyásol(hat)ja a vizsgálat végeredményét.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

1. A feladat alapjául szolgáló termékek adatainak táblázatban való összesítése.

2. Az objektum-attribútum mátrix alapján egy Pivot táblázat elkészítése.

3. A rendelkezésre álló adatok és preferenciák alapján sorszám függvénnyel rangsorolás.

4. A COCO táblázat elkészítése FKERES függvénnyel.

5. Solver program alkalmazása.

6. A kapott eredmények értékelése, a feladat értelmezése, feltöltése szöveges információkkal.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Solver eredménye

A vizsgálatban szereplő 6 lakás közül az 1. számú tényleges vételára megegyezik a becsült árral, az eltérés 0. A 2., 3., 5., 6., lakások esetén az eltérés negatív irányú, vagyis a lakások túlárazottak. A 4. számú lakás az egyetlen a vizsgáltak közül, ahol pozitív az eredmény és a becsült ár magasabb, mint a tényleges vételár, itt 100.000 Ft-ot lehet megtakarítani a vásárlás során. A vesztes lakás a 2-es számú, itt 110.000 Ft-tal több a tényleges, mint a becsült ár.

FONTOSSÁGI rangsor

A SOLVER által B31:I36 tartományban kiszámított értékek alpján elkészítjhetjük az egyes attribútumokhoz tartozó értékek átlagait, amelyek alapján egy rangsor állítható fel az attribútumok között:

1. állapot 2. szint 3. Deák tértől való távolság 4. méret 5. belmagasság 6. környék 7. kor

ÉRZÉKENYSÉGI rangsor

Az érzékenységi rangsor a fontossági rangsornál említett SOLVER értékek szórása alapján került megállapításra:

1. állapot 2. Deák tértől való távolság 3. szint 4. méret 5. környék 6. kor 7. belmagasság

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

A fentiekben bemutatott vizsgálat alapján csak óvatos következtetések vonhatók le, mivel az attribútumok száma jelen esetben korlátozott volt, ezeken kívül még számos jellemzőjét lehet egy lakásnak felsorolni és egy esetleges vizsgálatban szerepeltetni. Az attribútumok megválasztása szubjektív volt, de azzal a céllal, hogy objektív eredményt érjek el.

A számítások eredményeképpen megállapítható, hogy a vizsgálatba bevont összes attribútum hatással van a az objektumok vételárára, hogy milyen mértékben ill. sorrendben, azt a rangsor vizsgálatok mutatták meg.

A vizsgálatok alapján három kategóriába lehet sorolni a lakásokat:

1. túlárazottak: ez volt a legjellemzőbb, a hat vizsgált lakás közül 4-nél a tényleges eladási ár magasabb volt, mint a becsült

2. aláárazott: egyetlen ilyen lakás volt a vizsgáltak közül, mégpedig a 4-es számú, ezt a lakást így győztesként hirdethetjük

3. kiegyenlített: szintén egy olyan lakás volt (az 1-es számú), ahol a valós és a becsült eladási ár megegyezett


A fontossági rangsor vizsgálatából kiderül, hogy a lakás árának alakulását leginkább befolyásoló tényező, a legnagyobb hányadot kitevő attribútum a lakás állapota. Természetesen minél jobb állapotú egy ingatlan, annál többe kerül. Másik két fontos szempont a szint (emelet népszerűbb, mint a földszint) és a Deák tértől való távolság (központi elhelyezkedés, jó tömegközlekedés, stb...)

Az érzékenység azt mutatja meg, hogy mennyire érzékeny adott attribútum változására a modell alapján kiszámított (javasolt) összeg (lakásár). Ahogy a fontossági rangsornál, itt az érzékenységi rangsornál is első helyen szerepel az állapot. A vizsgálat alapján az a következtetés vonható le, hogy az emberek szívesebben vásárolnak olyan ingatlant, ami azonnal beköltözhető és a felújításra egyáltalán nem vagy csak kisebb összeget kell költeni.


GYŐZTES és VESZTES hirdetése

Győztes a 4-es számú lakás, vesztes a 2-es számú.

Lakásvásárlást megelőző vizsgálatok (VITA)

A fentiekben bemutatott vizsgálat a lakásvásárlók és az eladók számára is támpontként szolgálhat a lakások értékelésénél. Fontos kihangsúlyozni, hogy a vizsgálat szigorúan matematikai/objektív, ettől az egyéni preferenciák eltérhetnek, azonban mindenképpen hasznos segítséget nyújthat a döntéshozatalban.

Az ingatlanirodák plusz szolgáltatásként beépíthetnék ezt a vizsgálati módszert a tevékenységi körükbe, saját munkájukat is megkönnyítve ezzel.

Az általam készített elemzés reprezentatív, kevés objektum és attribútum szerepel benne. A jellemzők és a vizsgált objektumok számának bővítése a vizsgálat eredményét nagymértékben befolyásolhatja.

Számomra meglepő volt, hogy a vizsgálat szerint az egyik legkevésbé befolyásoló szempont az a lakás belmagassága. Amikor én kerestem néhány évvel ezelőtt hasonló kisméretű lakást, nálam nagyon is fontos szempont volt, hogy a lakásnak nagy legyen a belmagassága és a kis alapterületet állógalériával tudjam "növelni". Bár az elemzés szerint minél jobb állapotú az ingatlan, annál kelendőbb, nálam ez pont fordítva volt. Én olyan lakást kerestem, ami rossz állapotban volt, egyrészt a vételár így kedvezőbb volt, másrészt saját ízlésem szerint alakíthattam.

A vizsgálat eredménye számomra mindenképpen érdekes, hiszen rámutat, hogy az egyéni preferenciák és a matematika világa mennyire távol állhat adott esetben egymástól.

Kapcsolódó dokumentumok

Az Otthon Centrum adatbázisa, melyből a vizsgált lakások adatait gyűjtöttem: http://www.oc.hu/

Az ingatlanok Deák tértől való távolságának meghatározásához használt internetes oldal: http://maps.google.com/