A lap jelenlegi, 2012. február 8., 23:47-kori változata

Forrás

[1]

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Bárki számára elérhető, de szubjektív szempontok alapján kiválasztott mobiltelefonok összehasonlítása a hasonlóság elemzés módszerével.

A feladat előtörténete

A közeljövőben szeretnék egy új telefont vásárolni, és ezért választottam ezt a témát a feladathoz. A megszerzett adatok gyakorlatilag nem nagyon jelentenek sokat a döntéseim során, főleg a kinézet és az ár az, ami befolyásolta az eddigi döntéseimet ezen a téren. Ezzel az elemzéssel a hozzám hasonló helyzetben lévő vásárlóknak szetretnék segíteni.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete (best practice) és ennek értékelése

Tapasztalataim alapján, az emberek a tartós elektronikai cikkek vásárlása esetén hajlamosabbak megvenni esetleg drágább készüléket is, mivel úgy vélik, az ár növekedésével a minőség is növekszik. Ezt sznob-hatást, a kereskedők, gyártók kihasználhatják. A feladatommal a hozzám hasonló dilemmákkal küzdő, mobiltelefont vásárlóknak szeretnék segíteni és természetesen a saját döntésemet is megkönnyíteni.

Best practice: A „Pivot” munkalapon, a kigyűjtött telefonokat -az ár kivételével-, a jellemzőkön belül sorba rendeztem (C19:I26) "Sorszám" fgv. segítségével. Ezután minden jellemzőhöz hozzárendeltem egy szubjektív véleményen alapuló súlyt (C31:H31). A következő lépésben a súlyokat összeszoroztam a sorszámozott értékekkel (C33:H40), majd összesítettem őket a „Hibaösszeg” (I33:I40) oszlopban. Az utolsó lépésben a „Hibaérték”-et (J33:J40) számoltam ki úgy, hogy az egyes telefonok árát osztottam az előző lépésben kiszámolt hibaösszeggel. A hibaértékek alapján a „SONY ERICSSON YENDO W150i, BLACK” készüléket választottam, mivel ez rendelkezett a legkisebb hibaértékkel.

A "Solver" munkalapra (A2:I12) behivatkoztam a "Pivot" munkalapon található alapadatokat. Újra sorba rendeztem a temékjellemzőket az ár kivételével. Ezt követően létrehoztam egy segédtáblázatot (L16:T24), amiben a korábban sorszámozott temkékjellemzőket megszoroztam egy súly értékkel, amit a Solver fgv. számol majd a későbbiekben a B14:H14 cellatartományba. A szorzatértékeket összegeztem a S17:S24 oszlopban. Majd a telefonok árát mellé hivatkoztam T17:T24 cellatartományba. A T16 cellában egy korrelációt számítottam a "Korell" fgv. segítségével az S17:S24 és a T17:T24 tömbök között. A Solver modulban a módosuló cellatartomány a B14:H14 volt, a célcella bedig a T16 cella. A feltételem az volt a számolásnál, hogy a célcellát (T16) minimalizáljuk. A Solver számítása alapján, az optimális súlyokkal számolva, a győztes telefon a "NOKIA 500, B.BLACK A/RM360" lett, mivel ennek lett a legkevesebb hibapontja (S17=12.28936838).

A Solver segítségével számolt megoldás feltételezhetően egy ideálisnak vélt súlyozással számolt. Ennek ellenére a továbbiakban a saját magam által választott irányokkal folytatom a vizsgálatot, mert a Solver számításait nem tartom túlságosan megbízhatónak.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

A feladatomhoz szükséges adatokat az interneten, szabadon használható áru összehasonlító portálok segítségével szereztem be, ahol részletes leírást adnak a termékekről. Ezek a portálok csak ár szerint rangsorolják a termékeket, komolyabb összehasonlításra nem alkalmasak.

Objektumok (sorok)

• NOKIA 500, B.BLACK A/RM360
• NOKIA C2-02, GOLDEN WHITE
• NOKIA C3-00, GOLDEN WHITE
• Samsung C3500 Ch@t 350 (Silver)
• Samsung GT-S5660 Galaxy Gio
• Sony Ericsson Xperia X10 Mini Pro
• SONY ERICSSON YENDO W150i, BLACK
• ZTE Blade

Attribútumok (X, Y oszlopok)

Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható.

A független változók:

• Belső memória (MB). Ennek iránya 0, mivel ha magas a belső memória, akkor valószínűleg az ár is nőni fog.
• Beszélgetési idő (óra). Ennek iránya 0, mivel ha magasabb a beszélgetési idő, akkor valószínűleg az ár is nőni fog.
• Fényképezőgép felbontása (Mpx). Ennek iránya 0, mivel ha nagyobb felbontású a fényképezőgép, akkor valószínűleg az ár is valószínűleg nőni fog.
• Képernyő felbontása (Pixel). Ennek iránya 0, mivel ha a képernyő felbontása nagyobb, akkor valószínűleg a készülék ára is nőni fog.
• Max bővíthetőség (GB). Ennek iránya 0, mivel ha a bővíthetőség nagyobb, akkor valószínűleg a készülék ára is nőni fog.
• Méret (mm^3). Ennek iránya 1, mivel ha kisebb a készülék, akkor valószínűleg az ára nőni fog.
• Súly (Gramm). Ennek iránya 1. mivel ha a készülék súlya kisebb, akkor valószínűleg az ára nőni fog.

A függő változó:

• Termék ára (Ft).

A feladat által érintett célcsoportok

Célcsoportom, azok a mobiltelefon vásárlók, akik tudatosan (legjobb ár/érték arány alapján) szeretnék kiválasztani a követkető telefonjukat.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

1. Az elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:

1 fő: modell felállítása, adatok beszerzése az interneten 750Ft-os órabér, 3 órás munka. Ár: 2.250 Ft

1 fő: Excel függvények szakszerű, megbízható kezelése, valamint ezeknek szöveges elemzése 900 Ft-os órabér, 4 órás munka. Ár: 3.200 Ft.

Összesen: 5.450 Ft.

2. Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:

1 fő: adatgyűjtés, Solver lefuttatása, elemzések 1000Ft-os órabér, 7 órás munka.

Összesen: 7.000 Ft.

A két verzió különbsége: 1.550 Ft.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

• Létrehoztam az "Adattábla" munkalapot amit feltöltöttem a különböző webáruházak és árukeresők online felületéről gyűjtött adatokkal. Ezt követően az "Adattábla" munkalap adatait felhasználva a "Data" munkalapon elkészítettem a metaadatbázist.
• A metaadatbázis adataiból Pivot kimutatást (A3:E13), és db nézet kimutatást (A44:I54) készítettem, a "Pivot" nevű munkalapra.
• Az alapadatokat átmásoltam a COCO nevű munkalap A4:I13-es celláiba, ezután megadtam az irányokat az oszlopok alatt lévő cellákba (B14:H14), az "Ár" kivételével.
• Az alapadatokat rangsoroltam az B20:H27 közötti cellatartományokban, a "SORSZÁM" fgv. segítségével.
• Az összes attribútum bevonásával a sorszámozott adatokat az "Ár"-at, a COCO szoftver segítségével elemeztem. Ez az elemzés a három attribútumot monotonnak jelzett:

a "Képernyő felbontása"-t, a "Max bővíthetőség"-et és a "Súly"-t.

• Folytatva az elemzést, létrehoztam egy segédtáblázatot az L40:R46 cellatartományba, amellyel az adott szintű lépcső értékéből a következő lépcső értékét vontam ki.
• A következő lépésben elkészítettem a Lépcsők táblát (B40:H47), ennek kitöltése a Solver feladata lesz majd.
• A B52:H59 cellaratományba az "Fkeres" fgv. segítségével kigyűjtöttem a korábban sorszámozott, értékhez tartozó értéket a B40:H47 cellatartományból. Természetesen cellákra vonatkoztatva minden adatot.
• Az I52:I59 cellatartományba behivatkoztam a készülékek tényleges árait, J52:J59 oszlopba medig összesítettem az egyes attribútumokra vonatkoztatott értékeket soronként. A K52:K59 oszlopban a becsült érték, tényleges értéktől való eltérését számoltam ki telefontípusonként.
• A K60 cellában az eltérések szorzatösszegét számoltam ki a "Szorzatösszeg" fgv. segítségével.
• A Solver segítségével kiszámoltam a ideálisnak vélt lépcsőértékeket. A módosuló cellák a B40:H47 voltak, a célcella a K50, a feltétel pedig, hogy a L40:R47 cellatartomány minden cellája nagyobb, vagy egyenlő legyen mint 0.
• A Solver futtatása után az eltérések teljesen azonos, 0 értéket mutattak. Az Invers ("Invers" munkalap) alak lefuttatása után egy összehasonlítást készítettem az L52:L59 oszlopban, amelynek eredménye képpen három telefontípus esetében volt logikus kapcsolat. A döntést azonban nem tudtam meghozni ez alapján hiszen normál irányokkal minden temék ár érték arányos volt tökéletesen.
• A "Max bővíthetőség " esetében monotonitás volt megfigyelhető minden telefon esetében.

• Csupán ennek az egy attribútumnak és az "Ár" bevonásával ismét elvégeztem az elemzést, az előzőekben felsorolt metódus alapján. A normál irányú futtatás (COCO2 munkalapon), az invers lefuttatása (Invers2 munkalap) és az ellenőrzés alapján már meghozhattam a döntésemet.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Best practice megoldás

A "mi lett volna, ha ismeretlen a COCO-elemzés módszere" megoldás - vagyis a rangsorolás alapján történő kiválasztás - alapján a "SONY ERICSSON YENDO W150i, BLACK" lett volna a választásom ("Pivot" munkaplap, J39 cella) azért, mert ennek a készüléknak lett a legalacsonyabb a hibaértértéke. A Solvert segítségül hívva ("Solver" munkalap), azonban már a "NOKIA 500, B.BLACK A/RM360" választottam volna ("Solver" munkalap, S17 cella) azért, mert a vélhetően optimális súlyozással már ennek lett a legalacsonyabb a hibapontszáma.

Saját megoldás

A hasonlóságelemzés (COCO elemzési módszer alkalmazásával) a COCO táblázat elkészítése ("COCO" munkalap) és a Solver futtatása után a következő eredményt kaptam: A 8 termékből mindegyikneknek megegyezett a valós és a számított ára ("COCO" munkalap, K52:K59), ezért a megfelelő attribútummal újra elvégezve az elemzést ("COCO2" munkalap), már 3 telefon alul ("COCO2" munkalap, E37, E42, E43 cella), 3 felül értékeltnek mutatkozott ("COCO2" munkalap, E36, E39, E49 cella) és további kettő ár-érték arányos volt ("COCO2" munkalap, E38, E40 cella). Az eredmények az "Összehasonlítás" munkalapon láthatóak. A második futtatás eredményei alapján hoztam meg a döntésemet ("Összehansonlítás" munkalap, N4:T14). A győztesnek, a két logikusnak kimutatott lehetőség közül ("Összehansonlítás" munkalap, T8:T9), azt választottam, amely nem volt felülértékelve ("Összehansonlítás" munkalap, R8).

Végső megoldás

A COCO-elemzés eredményeit kell mérvadónak tekinteni, mivel ez a fajta metódus sokkal részletesebb és nagyobb mértékben képes kizárni a szubjektivitást az elemzésből.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

Az eredmények elemzése alapján elmondhatom, hogy egyik nagyom megosztott volt az eredmény, hiszen ugynannyi felül és alulértékelt (3-3) telefon és 2 db ár-érték arányos telefon. Bebizonyosodott az, hogy a sznob-hatás teljesen érvénysült volna ebben az esetben, ha saját kútfőből próbálok nekivágni az összehasonlításnak. Mivel egy átlag ember számára nem kevés pénzről beszélünk, nagyon hasznos volt ez a kicsit bővebb elemzés és úgy gondolom, hogy ez alapján megalapozott döntést hozok, ha a "NOKIA C3-00, GOLDEN WHITE"-ot választom.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

A vizsgálat mindenképpen eredményre vezetett, mivel ezt a telefont vásároltam meg magamnak, annak ellenére, hogy nem vagyon Nokia párti. A hasonlóságelemzés segítségével a többi attribútum bevonásával részletesebb vizsgálat lefolytatása vált lehetségessé a számomra.

Vagyis a célcsoport fogyasztójának az elemzés segítségével lehetősége van (a körülményekhez viszonyítottan) a legjobb áron a legjobb minőségű termék megvásárlására.

Hasznosság szempontjából, amennyiben a best practice megoldást választom, akkor az alkalmazott megoldás miatt 1550 Ft kiadást takarítok meg, azonban az így kiválasztott megoldás, mint később kiderült közel sem ár-érték arányos. A best practice megoldással választot telefont 7979 FT-tal túlértékelték. Tehát a COCO által kínált megoldási lehetőséggel összségében 6429 Ft megtakarítás realizáltam.

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

Hasonló elemzésként említhető meg az alábbi két tanulmány:

• HR:gyümölcslé [2]
• BA3:üdítők [3]

Az első esetben az alábbi eltéréseket tapasztalhatjuk:

• Csak a 100%-os gyümölcstartalmú üdítőket vizsgálta és nincs konkrétan megadva, milyen gyümölcsből készültek a termékek.
• Az attribútumok között a C-vitamin is szerepel.
• Eltérő a célcsoport. Az én tanulmányom az Interspar vásárlóit célozza meg, ez a tanulmány pedig az óvodákat, iskolákat, sportegyesületeket célozza.

A második esetben az alábbi eltéréseket figyelhetjük meg:

• Eltérőek az objektumok és az attribútumok is. Nem csak gyümölcsleveket vizsgál.

nyilatkozat és kitöltési segédlet