„Vamolas” változatai közötti eltérés
Rdk2 (vitalap | szerkesztései) (→Attribútumok (X, Y oszlopok)) |
Rdk2 (vitalap | szerkesztései) (→Attribútumok (X, Y oszlopok)) |
||
| 22. sor: | 22. sor: | ||
X | X | ||
| − | + | Felderítés/érték (Ft): annál nagyobb (y), minél nagyobb az értéke | |
| − | + | Felderítés/eset (db): annál nagyobb (y), minél nagyobb a száma | |
| − | + | Max. várakozási idő (perc): annál nagyobb (y), minél kisebb az értéke | |
| − | + | Szgk-k száma (db): annál nagyobb (y), minél nagyobb a száma | |
| − | + | Utasok száma (db): annál nagyobb (y), minél nagyobb a száma | |
Y (konstans) | Y (konstans) | ||
| − | + | Vámkezelések: 1000 + Vámkezelések száma | |
=A feladat által érintett célcsoportok= | =A feladat által érintett célcsoportok= | ||
A lap 2013. február 1., 13:36-kori változata
Tartalomjegyzék
- 1 Forrás
- 2 A tervezett alkalmazás/megoldás címe
- 3 A feladat előtörténete
- 4 A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
- 5 A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
- 6 A feladat által érintett célcsoportok
- 7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
- 8 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
- 9 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
- 10 Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
- 11 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
- 12 Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba
- 13 Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
Forrás
A tervezett alkalmazás/megoldás címe
A határátkelőhelyeken történő vámkezelések összehasonlítása az ukrán határszakaszon.
A feladat előtörténete
A feladat elkészítése során arra voltam kíváncsi, mennyire magyarázható a megadott szempontok alapján az egyes határátkelőhelyeken végzett napi vámkezelések száma.
A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
A napi adatszolgáltatásból gyűjtöttem ki az 1 hónapra vonatkozó adatokat (DB munkalap). Kimutatásvarázsló segítségével létrehoztam a PIVOT táblát. A Ranking munkalapon felállított rangsor alapján fontossági és érzékenységi vizsgálatot végeztem. Ez alapján kiderült, hogy a vámkezelések számához a legfontosabb tényező a személygépkocsik és az utasok száma. A vámkezelések számának változására pedig a legérzékenyebben ható tényezők pedig a felderítés értéke, és összege. Mindkét vizsgálat esetében megállapítható, hogy a várakozási idő elhanyagolható. Ösztönösen azt néztem volna, hogy az adatok alapján a záhonyi határátkelőhelyen van a legnagyobb forgalom, ezért az a többihez képest felülteljesített, míg Lónya rendelkezik a legrosszabb mutatókkal, ezért az aluteljesített. Ezekből a számításokból azonban még mindig nem derül ki egyértelműen, hogy a vámkezelések száma hogyan magyarázható a megadott tényezőkkel, mert a megadott mutatók egymáshoz képesti értékelését nem lehet objektív módon elvégezni.
A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
A napi adatszolgáltatás alapján összeállított táblázat, mely a személy és személygépjármű forgalomra korlátozódik. Az adatok között szerepeltek olyan tényezők, melyeket nem tartottam fontosnak az elemzés során, ezért töröltem pl.: sávonkénti lebontás, vasúti forgalom. A jelentésekben a vámkezelések VPID és EV szerinti bontásban szerepeltek, melyeket összevontan kezeltem.
Objektumok (sorok)
Az ukrán határszakaszon lévő határátkelőhelyek Záhony, Beregsurány, Barabás, Lónya és Tiszabecs 1 havi adatai október 15-től, november 15-ig terjedő időszakra vonatkozóan.
Attribútumok (X, Y oszlopok)
X
Felderítés/érték (Ft): annál nagyobb (y), minél nagyobb az értéke
Felderítés/eset (db): annál nagyobb (y), minél nagyobb a száma
Max. várakozási idő (perc): annál nagyobb (y), minél kisebb az értéke
Szgk-k száma (db): annál nagyobb (y), minél nagyobb a száma
Utasok száma (db): annál nagyobb (y), minél nagyobb a száma
Y (konstans)
Vámkezelések: 1000 + Vámkezelések száma
A feladat által érintett célcsoportok
NAV: hivatali teljesítmény összevetése, ösztönzés
Utasok: melyik határátkelőhelyen szigorúbb az ellenőrzés
A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
Költségek (Ösztönös megoldás):
Adatok gyűjtése: ingyenes
Szakértői munkaidő: 3 óra; 2500Ft/óra
Licencdíjak: 300 Ft/projekt
Összesen: 5300 Ft.
Költségek (Tananyag szerinti megoldás):
Adatok gyűjtése: ingyenes
Szakértői munkaidő: 1,5 óra; 1500Ft/óra
Licencdíjak: MY-X= ingyenes
Összköltség: 2250 Ft
3050 Ft reményében kezdek neki a tananyag megoldásának.
A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
1. Alapadatok azonosítása a jelentésekből.
2. Objektum attribútum mátrix meghatározása (város, nap, mutatószám, mértékegység)
3. Tulajdonságok súlyozása: PIVOT munkalap B1-H1 celláig. 0= minél több, annál jobb; 1= minél kevesebb annál jobb
4. Ranking munkalap: sorrendbe állítás a súlyozás alapján
5. Q oszlop: ösztönös érték 1000 pont + vámkezelések száma
6. Fontossági és érzékenységi vizsgálat, melynek eredményei: L169-P169, illetve L172-P172
Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
A COCO elemzés során a Beregsurányi határátkelőhely adatai adták a legtöbb esetben a hiteles eredményeket, Inverz munkalap K:494-K:653.
Értékelés munkalapon lévő diagramokon a hiteles és nem hiteles eredmények láthatóak.
A Záhonyi határátkelőhely néhány nap esetében jobb eredményt mutat, ám a teljesítmény nem folyamatos.
Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
Az ösztönös választásom a Záhonyi határátkelőhely lett volna, a legtöbb felderítés és a legtöbb vámkezelés ott történt. Az elemzés során kiderült, hogy bár a szgk. és utasforgalom közel negyedannyi a lónyai határátkelőhelyen, de eredményesebbek az ott dolgozók. A tervezett hasznosság 100%-ban realizálódott.
