„Katasztrofa” változatai közötti eltérés
Tado (vitalap | szerkesztései) (→Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)) |
Tado (vitalap | szerkesztései) (→Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)) |
||
| (27 közbenső módosítás ugyanattól a szerkesztőtől nincs mutatva) | |||
| 10. sor: | 10. sor: | ||
=A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése= | =A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése= | ||
| − | + | Amennyiben nem találkoztam volna a hasonlóságelemzéssel akkor az Unios országokra vonatkozó adatokat összefoglalom egy táblázatba. Ezt követően az egyes országok katasztrófa kitettségét úgy értékeltem volna, hogy az x tényezők alapján számítok egy átlagot és ehhez viszonyítom Magyarország helyzetét. Az x tényezők alapján az átlag 15,36. Magyarország az x tényezők alapján 16,6. | |
| − | A | + | A számok alapján viszont a legmagasabb értéket amit kaptam átlagra az Iceland 22,8 a legkisebbet pedig Bulgáriára ami 5,8. |
| − | + | Ennek alapján a legmagasabb kitettségű országok: | |
| − | + | *Finland | |
| + | *United Kingdom | ||
| + | *Iceland | ||
| + | |||
| + | Átlagos kitettségű országok: | ||
| + | *Czech Republic | ||
| + | *Hungary | ||
| + | *Latvia | ||
| + | *Slovakia | ||
| + | |||
| + | A legkisebb kitettségű országok: | ||
| + | *Bulgaria | ||
| + | *Germany | ||
| + | *Spain | ||
| + | |||
| + | [[Fájl:Tábl.png]] | ||
=A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)= | =A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)= | ||
| 55. sor: | 70. sor: | ||
==Attribútumok (X, Y oszlopok)== | ==Attribútumok (X, Y oszlopok)== | ||
| − | *Halálozás | + | *X1=Halálozás XLS death rate per 100000 inhabitants Irány: minél nagyobb a halálozás aránya annál jobban növekedhet a katasztrófa kitettség |
| − | *Bűnözés | + | |
| − | *Munkanélküliség | + | *X2=Bűnözés XLS crime total crime Irány: minél nagyobb a bűnözés annál jobban növekedhet a kitettség |
| − | *Szegénység | + | |
| − | *Állam kiadásai, pénzügyi helyzete | + | *X3=Munkanélküliség unemployment rate both sex Irány: minél nagyobb a munkanélküliség annál nagyobb a katasztrófa kitettség |
| + | |||
| + | *x4=Szegénység XLS poverty rate per 100000 inhabitant Irány: minél nagyobb a szegénység annál nagyobb a katasztrófa által okozható kár | ||
| + | |||
| + | *Y=Állam kiadásai, pénzügyi helyzete XLS total government expenditure % of GDP Irány:minél kevesebb az állam ráfordítása a katasztrófa megelőzésre vagy adakozásra annál magasabb a katasztrófa kitettség | ||
=A feladat által érintett célcsoportok= | =A feladat által érintett célcsoportok= | ||
| 65. sor: | 84. sor: | ||
=A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság= | =A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság= | ||
| − | Az elemzés általi eredmény kapcsán leginkább országunk negatív irányba elmozduló életszínvonalára szeretnék rámutatni. Jelen elemzésem egyértelműen rámutat országunk | + | Az elemzés általi eredmény kapcsán leginkább országunk negatív irányba elmozduló életszínvonalára szeretnék rámutatni. Jelen elemzésem egyértelműen rámutat országunk átlagos életszínvonalára. |
Tananyag szerint: | Tananyag szerint: | ||
| 82. sor: | 101. sor: | ||
=A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)= | =A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)= | ||
| − | Információgyűjtés ( legfőképp internet, keresők ) Ezt követően az excel táblázatot készítettem el megadtam az irányokat az x és y tényezőkre vonatkoztatva. Az Y-t 1-es jelöltem az X tényezőket pedig 0-val. Ami azt jelenti, hogy minél kisebb az Y vagyis az állam kiadása (gazdasági helyzete) annál nagyobb a katasztrófák által okozható kár amelyeket az x tényezők jelölnek. Az országokat rangsoroltam amelyekhez az említett tényezőket kötöttem ezek Uniós országok voltak a rangsor elkészültével még átlagot számoltam aztán a COCO elemzést készítettem el ez a lefuttatás igazolja, hogy hiteles vagy nem az adott ország az az melyikben magas közepes illetve alacsony a kitettség. Az 1000 alatti országokban alacsony a kitettség az 1000 | + | Információgyűjtés ( legfőképp internet, keresők ) Ezt követően az excel táblázatot készítettem el megadtam az irányokat az x és y tényezőkre vonatkoztatva. Az Y-t 1-es jelöltem az X tényezőket pedig 0-val. Ami azt jelenti, hogy minél kisebb az Y vagyis az állam kiadása (gazdasági helyzete) annál nagyobb a katasztrófák által okozható kár amelyeket az x tényezők jelölnek. Az országokat rangsoroltam amelyekhez az említett tényezőket kötöttem ezek Uniós országok voltak a rangsor elkészültével még átlagot számoltam aztán a COCO elemzést készítettem el ez a lefuttatás igazolja, hogy hiteles vagy nem az adott ország az az melyikben magas közepes illetve alacsony a kitettség. Az 1000 alatti országokban alacsony a kitettség az 1000-nél átlagos és ami 1000-től felfelé halad ott magas a kitettség. |
=Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)= | =Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)= | ||
| − | * | + | *Hasonlóságelemzés nélkül az adatok átlagára hagyatkozva Magyarország kitettsége a közepesnél minimálisan magasabb. Az átlag 15,36 Magyaroszág pedig 16,6-os eredményt kapott. |
| − | *Magyarország a direkt elemzés alapján amely az xls- ben szerepel hitelesnek bizonyult így a kitettsége nem túl nagy (HU>1000) | + | *Magyarország a direkt elemzés alapján amely az xls- ben szerepel hitelesnek bizonyult így a kitettsége nem túl nagy (HU 1010,5>1000) |
*A legkisebb kitettséggel rendelkező ország Bulgária az indirekt táblázat alapján mivel: Bulgária 942,6<1000. | *A legkisebb kitettséggel rendelkező ország Bulgária az indirekt táblázat alapján mivel: Bulgária 942,6<1000. | ||
*A legmagasabb kitettséggel rendelkező ország pedig Iceland 1039,8 >1000. | *A legmagasabb kitettséggel rendelkező ország pedig Iceland 1039,8 >1000. | ||
=Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)= | =Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)= | ||
| − | Az elemzésemmel azt | + | Az elemzésemmel azt akartam bizonyítani, hogy mely országokban magas illetve alacsony a kitettség. |
| + | Az attribútumokból rendelkezésre álló adatok valamint a coco elemzés adatai összefüggnek. | ||
| + | Magyarországot kiemelve az attribútumok közül a szegénységre kaptam alacsony adatot ebből az tűnik ki, hogy az elemzésben a szegénységnek nem volt annyira meghatározó szerepe. | ||
| + | A többi tényezőnek viszont igen így a halálozásnak a gazdasági helyzetnek melyek közepes eredményt mutatnak. | ||
=Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)= | =Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)= | ||
| − | + | Az elemzés segítségével eldönthetjük, hogy melyik országban magas illetve alacsony a kitettség a gazdasági helyzetre vonatkoztatva a megelőzés szempontjából. | |
| + | Ahogy a táblázatból kiderült a saját számításaim alapján Magyarország kitettsége átlagos illetve az átlagnál minimálisan nagyobb ami összefügg az ország gazdasági helyzetével. Így a tervezett 20000 forint reális, mert a saját eredményeimre is és a COCO elemzésre is az jött ki, hogy Magyarország kitettsége átlagos illetve az átlagostól enyhén magasabb. | ||
=Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba= | =Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba= | ||
A lap jelenlegi, 2012. május 20., 13:37-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
Vajon melyik országot érintené kritikusabban egy adott jellegű katasztrófa?
A feladat előtörténete
Katasztrófa témában kezdtem meg az elemzésemet. Uniós országok katasztrófa kitettségét vizsgáltam és arra kerestem a választ, hogy van-e összefüggés a katasztrófa kitettség és a gazdasági helyzet között.
A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
Amennyiben nem találkoztam volna a hasonlóságelemzéssel akkor az Unios országokra vonatkozó adatokat összefoglalom egy táblázatba. Ezt követően az egyes országok katasztrófa kitettségét úgy értékeltem volna, hogy az x tényezők alapján számítok egy átlagot és ehhez viszonyítom Magyarország helyzetét. Az x tényezők alapján az átlag 15,36. Magyarország az x tényezők alapján 16,6.
A számok alapján viszont a legmagasabb értéket amit kaptam átlagra az Iceland 22,8 a legkisebbet pedig Bulgáriára ami 5,8.
Ennek alapján a legmagasabb kitettségű országok:
- Finland
- United Kingdom
- Iceland
Átlagos kitettségű országok:
- Czech Republic
- Hungary
- Latvia
- Slovakia
A legkisebb kitettségű országok:
- Bulgaria
- Germany
- Spain
A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
Mivel elég nehéz és összetett a témám ezért sok időt töltöttem adatok keresésével különböző adatbázisokban. Nehézséget okozott, hogy nem minden országhoz találtam adatokat ez az elemzésemben is látható.
Objektumok (sorok)
Országok mint objektumok :
- Belgium
- Bulgaria
- Czech Republic
- Denmark
- Germany (including former GDR from 1991)
- Estonia
- Ireland
- Greece
- Spain
- France
- Italy
- Cyprus
- Latvia
- Lithuania
- Luxembourg
- Hungary
- Malta
- Netherlands
- Austria
- Poland
- Portugal
- Romania
- Slovenia
- Slovakia
- Finland
- Sweden
- United Kingdom
- Iceland
- Norway
- Switzerland
- Croatia
- Turkey
- Irány
Attribútumok (X, Y oszlopok)
- X1=Halálozás XLS death rate per 100000 inhabitants Irány: minél nagyobb a halálozás aránya annál jobban növekedhet a katasztrófa kitettség
- X2=Bűnözés XLS crime total crime Irány: minél nagyobb a bűnözés annál jobban növekedhet a kitettség
- X3=Munkanélküliség unemployment rate both sex Irány: minél nagyobb a munkanélküliség annál nagyobb a katasztrófa kitettség
- x4=Szegénység XLS poverty rate per 100000 inhabitant Irány: minél nagyobb a szegénység annál nagyobb a katasztrófa által okozható kár
- Y=Állam kiadásai, pénzügyi helyzete XLS total government expenditure % of GDP Irány:minél kevesebb az állam ráfordítása a katasztrófa megelőzésre vagy adakozásra annál magasabb a katasztrófa kitettség
A feladat által érintett célcsoportok
karitatív szervezetek, katasztrófavédelem, állam és az érintett emberek akik a katasztrófa általi negatív hatásokat átélték.
A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
Az elemzés általi eredmény kapcsán leginkább országunk negatív irányba elmozduló életszínvonalára szeretnék rámutatni. Jelen elemzésem egyértelműen rámutat országunk átlagos életszínvonalára.
Tananyag szerint: Adatvagyon megszerzése az egyes országokhoz Eurostat és különböző internetes adatbázisokból: 140 perc
- Az adatok bevitele Excel táblázatba: 10 perc
- Az országok rangsorainak kialakítása: 10 perc
- Szakmai vélemény megfogalmazása: 20 perc
- Összesen 180 perc 40000 forint
Szakértői megoldás szerint:
- Adatok begyűjtése: 10 perc
- Excel használata a számoláshoz: 10 perc
- Szakmailag véleményezés a módszer és összefüggések értékelése : 20 perc 60 000 Ft
- A vélemények kiértékelése: 20 perc
- Összesen: 60 perc 60 000 Ft
Különbözet: 20 000 Ft melynek reményében kezdjük el az alkalmazást.
A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
Információgyűjtés ( legfőképp internet, keresők ) Ezt követően az excel táblázatot készítettem el megadtam az irányokat az x és y tényezőkre vonatkoztatva. Az Y-t 1-es jelöltem az X tényezőket pedig 0-val. Ami azt jelenti, hogy minél kisebb az Y vagyis az állam kiadása (gazdasági helyzete) annál nagyobb a katasztrófák által okozható kár amelyeket az x tényezők jelölnek. Az országokat rangsoroltam amelyekhez az említett tényezőket kötöttem ezek Uniós országok voltak a rangsor elkészültével még átlagot számoltam aztán a COCO elemzést készítettem el ez a lefuttatás igazolja, hogy hiteles vagy nem az adott ország az az melyikben magas közepes illetve alacsony a kitettség. Az 1000 alatti országokban alacsony a kitettség az 1000-nél átlagos és ami 1000-től felfelé halad ott magas a kitettség.
Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
- Hasonlóságelemzés nélkül az adatok átlagára hagyatkozva Magyarország kitettsége a közepesnél minimálisan magasabb. Az átlag 15,36 Magyaroszág pedig 16,6-os eredményt kapott.
- Magyarország a direkt elemzés alapján amely az xls- ben szerepel hitelesnek bizonyult így a kitettsége nem túl nagy (HU 1010,5>1000)
- A legkisebb kitettséggel rendelkező ország Bulgária az indirekt táblázat alapján mivel: Bulgária 942,6<1000.
- A legmagasabb kitettséggel rendelkező ország pedig Iceland 1039,8 >1000.
Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
Az elemzésemmel azt akartam bizonyítani, hogy mely országokban magas illetve alacsony a kitettség. Az attribútumokból rendelkezésre álló adatok valamint a coco elemzés adatai összefüggnek. Magyarországot kiemelve az attribútumok közül a szegénységre kaptam alacsony adatot ebből az tűnik ki, hogy az elemzésben a szegénységnek nem volt annyira meghatározó szerepe. A többi tényezőnek viszont igen így a halálozásnak a gazdasági helyzetnek melyek közepes eredményt mutatnak.
Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
Az elemzés segítségével eldönthetjük, hogy melyik országban magas illetve alacsony a kitettség a gazdasági helyzetre vonatkoztatva a megelőzés szempontjából. Ahogy a táblázatból kiderült a saját számításaim alapján Magyarország kitettsége átlagos illetve az átlagnál minimálisan nagyobb ami összefügg az ország gazdasági helyzetével. Így a tervezett 20000 forint reális, mert a saját eredményeimre is és a COCO elemzésre is az jött ki, hogy Magyarország kitettsége átlagos illetve az átlagostól enyhén magasabb.
