„Idealis biztositas” változatai közötti eltérés

A Miau Wiki wikiből
(Eltávolította a lap teljes tartalmát)
1. sor: 1. sor:
  
 +
Autovasarlas
 +
Tartalomjegyzék
 +
[elrejtés]
 +
 +
    1 Forrás  [http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/idealis_biztositas.xlsx]
 +
    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)
 +
        5.1 Objektumok (sorok)
 +
        5.2 Attribútumok (X, Y oszlopok)
 +
    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
 +
 +
[szerkesztés] Forrás
 +
 +
XLS
 +
[szerkesztés] A tervezett alkalmazás/megoldás címe
 +
 +
Döntéstámogató rendszer nagycsaládos autóvásárlás estére
 +
[szerkesztés] A feladat előtörténete
 +
 +
Gyermek érkezése miatt autóvásárlásra kényszerül egy család: egyterű autó vásárlását fontolgatta a család... A család privát döntése: Citroen > Mazda > VW
 +
[szerkesztés] A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
 +
 +
Amennyiben sosem találkozom a tananyaggal, akkor az alábbi potenciális szakértői véleményeket vonhattam volna be:
 +
 +
    adatok munkalap A1-L14: nyers adatok több lépcsős szűrése
 +
        az adatok megadása után az árak összehasonlításából kiindulva megnéztük a legolcsóbb és legdrágább típust, és kizártuk a legdrágábbat, megjelöltük (sárga háttérrel) a legolcsóbbat.
 +
        ugyanezt a logikát követtük minden további attribútum esetén
 +
        részeredményeink: minden olyan objektumot, amely legalább egy piros színt kapott, automatikusan kizártuk
 +
        a sebváltót végül nem tartottuk fontosnak, így végül kivettük az értékelési folyamatból
 +
        potenciális győzteseket hirdettünk: ahol csak sárga háttér volt, az lett a győztes, ahol kevesebb sárga volt, dőlt betűvel jelöltük a gyengébb, de előnyös teljesítményt, félkövérrel, ahol több sárga jel volt.
 +
        konklúzió eddig: eddigi eredmény alapján három potenciális győztest tudtunk megnevezni (Citroen, Seat, VW)
 +
        tehát, visszanyúltunk a folyamatból kizárt sebességváltó fokozatok adataihoz
 +
        és győztesnek tekintettük a VW, mert neki több sebességfokozata volt, mint a konkurenciának
 +
    hibapontok rendszere (m3:w16)
 +
        az általam kalkulált hiba preferenciák alapján (B1:K1) attribútumonként rangsorolásra kerültek a versengő objektumok
 +
        (V4:V14) tartományban összeadtuk a hibapontokat (rangsorszámokat)
 +
        elosztottuk az árat a hibapont számokkal
 +
        a kapott eredményt ismét rangsoroltuk (kerestük a minimumát és a maximumát)
 +
        és végül nem tudtuk eldönteni, hogy melyik szélső érték a legkedvezőbb számunkra
 +
            ha a hibapontok száma növekszik, a hányados értéke csökken,
 +
            ha az ár csökken, a hányados is csökken
 +
    (Y3:AI16): jóságpontok rendszere
 +
        ebben a táblázatban meghatároztuk - fordított preferenciák rendszerével- a jóságpontokat
 +
        ezeket összeadtuk, majd az árakat elosztottuk a jóságpontok összegével
 +
        az így kapott hányados minimumát kerestük
 +
        ez alapján a győztes a Renault
 +
 +
Az eddigi eredmények alapján több győztest tudnánk hirdetni. És egyik sem elég hiteles, mert:
 +
 +
    egy nem túl fontos attribútum miatt nem zárható ki véglegesen egy autótípus, amely minden egyéb attribútumnál győztes lehet
 +
    minden egyes jóságpont ugyanúgy egy egységgel hat a hányadosra
 +
 +
Ezen ellentmondások felszámolását várom a tananyagtól...
 +
[szerkesztés] A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
 +
 +
Nehézségek az adatvagyon összeállításánál:
 +
 +
    nincs autótípus katalógus
 +
    az egyes típusokat bemutató dokumentációk fogalomkészlete nem feltétlen homogén, így konszolidációt igényelhet
 +
 +
[szerkesztés] Objektumok (sorok)
 +
 +
a család prioritása alapján ezek a típusok jöhettek szóba, illetve szerencsésen minden a család számára elfogadott típusokhoz volt adat, a többihez nem találtunk adatokat.
 +
[szerkesztés] Attribútumok (X, Y oszlopok)
 +
 +
    LÓERŐ(LE):minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
 +
    SEBVÁLTÓ FOKOZAT(db):minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
 +
    CSOMAGTÉR TÉRFOGAT/ (liter):minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
 +
    ÜZEMANYAG TANK MÉRET / Liter:minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
 +
    MAX SEBESSÉG / km/óra: minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
 +
    FOGYASZTÁS l/100km: minél kisebb, annál drágább lehet az autó
 +
    TÖRÉS TESZT/* kód:minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
 +
    CO2 g/km: minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
 +
    ÁR (Ft):ez a következmény változó (y)
 +
 +
további attribútumokat azért nem vettünk figyelembe, mert:
 +
[szerkesztés] A feladat által érintett célcsoportok
 +
 +
    Nagycsaládosoknak hasonló élethelyzetben
 +
        5 000 Ft / elemzés
 +
        nagycsaládosok száma?
 +
        adott pillanatban autót vásárolni képesek száma?
 +
    Kisebb munkaerőt szállító cégeknek (tele kocsi-fele költség)
 +
        10 000 Ft / elemzés
 +
    Autógyártók konkurenciaelemzés
 +
        1 000 000 Ft
 +
 +
[szerkesztés] A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
 +
 +
Ösztönös megoldás (jóságpontok rendszere):
 +
 +
    Költségbecslés
 +
        Költségtételek:
 +
            az adatok minden módszer számára egyformán rendelkezésre állnak, így ezen költségtétel a számításokból elhanyagolható
 +
            szoftver licence költség: 0 Ft, mert az open office org is elegendő (ingyenes)
 +
            munkaidő: 15 perc, 1 000 Ft / óra = 250 Ft bérköltség
 +
    Értékbecslés (szuboptimális döntések kockázatainak költségét kell forintosítani, avagy jó és rossz döntés közti különbség)
 +
        a modellel szimuláljuk az élettartam költség minimumát
 +
        de illene a vezetői stílust és a meghibásodást is figyelembe venni
 +
        ha 5 000 Ft-ot tettünk volna egy nagycsaládos esetén a komplex szakvéleményért, akkor ez az elemzés 1 000 Ft-ot (20%-ot) jelenthet
 +
 +
Tananyag szerinti megoldás:
 +
 +
    Költségbecslés
 +
        Költségtételek:
 +
            az adatok minden módszer számára egyformán rendelkezésre állnak, így ezen költségtétel a számításokból elhanyagolható
 +
            szoftver licence költség: 0 Ft, mert az open office org is elegendő, a My-x szolgáltatás is ingyenes
 +
            munkaidő: 30 perc, 1 000 Ft / óra = 500 Ft bérköltség
 +
    Értékbecslés (szuboptimális döntések kockázatainak költségét kell forintosítani, avagy jó és rossz döntés közti különbség)
 +
        a modellel szimuláljuk az élettartam költség minimumát
 +
        de illene a vezetői stílust és a meghibásodást is figyelembe venni
 +
        ha 5 000 Ft-ot tettünk volna egy nagycsaládos esetén a komplex szakvéleményért, akkor ez az elemzés 4 000 Ft-ot (80%-ot) jelenthet
 +
 +
Értékkülönbözet számítás:
 +
 +
    4 000 Ft-1 000 Ft = 3 000 Ft a nagycsaládosok esetén
 +
    -500 Ft - (-250 Ft) = -250 Ft
 +
    mindösszesen 3 000 Ft - 250 Ft = 2 750 Ft reményében kezdünk neki a tananyag feldolgozásának.
 +
 +
[szerkesztés] A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
 +
 +
    Adatok összegyűjtése: a Magyarországon kapható és számunkra preferált márkák figyelembe vételével.
 +
    Metaadatbázis kidolgozása
 +
    Autók rangsorolása:
 +
        hibapontos
 +
        jóságpontos
 +
    Adatok átmásolása
 +
    Coco futtatása
 +
    A kapott eredmények kiértékelése
 +
 +
A felsorolt jellemzőkkel bíró és azok alapján értékelt autók rangsorolása az optimális ár-érték arány figyelembe vételével történt.
 +
[szerkesztés] Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
 +
 +
    Ösztönös megoldás: győztes: Renault (adatok2 munkalap; 11 sor vége)
 +
    Tanagyag szerint:
 +
        primer elemzésben minden objektum megéri az árát (CO2 munkalap), sorsolás ajánlott
 +
        de a sebességfokozatok ebben a primer elemzésben nem kerültek figyelembe véve (sebesség munkalap): győztes a Dacia, második a Renault.
 +
 +
[szerkesztés] Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
 +
[szerkesztés] Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
 +
 +
    Mindenki számára nehéz feladat a megfelelő gépjármű kiválasztása, ugyanis rengeteg információ, adat áll rendelkezésre. A jobb és gyorsabb áttekinthetőség miatt hasznos ezen adatok táblázatba foglalása.
 +
    Időhatékony módszer, mert nem kell több autókereskedés prospektusát, website-ját végigböngészni, annak aki autót szeretne vásárolni, itt egy helyen megvannak a döntéshez szükséges adatok
 +
    Ezek hosszú távon is pontos adatok, mert a tesztelt autók technikai paraméterei - nagy valószínüséggel- nem változnak (ha mégis, akor az már egy új modell)
 +
    Új modellek esetén könnyen bővíthető ( új sor beszúrásával)
 +
    Új attribútumok esetén szintén jól bővíthető, ha valakinek más, a táblázatban nem szereplő tulajdonság is fontos (új oszlop beszúrásával)
 +
    Objektív, megbízható rangsor
 +
 +
[szerkesztés] Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba
 +
[szerkesztés] Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
 +
 +
nyilatkozat és kitöltési segédlet
 +
Kategóriák: Hasonlóságelemzés (special) | Hasonlóságelemzés (classic)
 +
 +
    Cikk
 +
    Vitalap
 +
    Szerkeszt
 +
    Laptörténet
 +
    Átmozgat
 +
    Lap figyelése
 +
 +
    Jkv4
 +
    Vitalapom
 +
    Beállításaim
 +
    Figyelőlistám
 +
    Közreműködéseim
 +
    Kijelentkezés
 +
 +
Navigáció
 +
 +
    Kezdőlap
 +
    Projekt-portál
 +
    Aktuális események
 +
    Friss változtatások
 +
    Lap találomra
 +
    Segítség
 +
 +
Keresés
 +
 +
Eszközök
 +
 +
    Mi hivatkozik erre
 +
    Kapcsolódó változtatások
 +
    Fájl feltöltése
 +
    Speciális lapok
 +
    Nyomtatható változat
 +
    Link erre a változatra
 +
 +
Powered by MediaWiki
 +
GNU Free Documentation License 1.2
 +
 +
    A lap utolsó módosítása: 2012. december 13., 20:59
 +
    Ezt a lapot 316 alkalommal keresték fel.
 +
    A tartalom a GNU Free Documentation License 1.2 feltételei mellett használható.
 +
    Adatvédelmi irányelvek
 +
    A MIAU Wikiről
 +
    Jogi nyilatkozat

A lap 2013. január 16., 22:15-kori változata

Autovasarlas Tartalomjegyzék [elrejtés] 

   1 Forrás  [1]
   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)
       5.1 Objektumok (sorok)
       5.2 Attribútumok (X, Y oszlopok)
   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

[szerkesztés] Forrás

XLS [szerkesztés] A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Döntéstámogató rendszer nagycsaládos autóvásárlás estére [szerkesztés] A feladat előtörténete

Gyermek érkezése miatt autóvásárlásra kényszerül egy család: egyterű autó vásárlását fontolgatta a család... A család privát döntése: Citroen > Mazda > VW [szerkesztés] A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Amennyiben sosem találkozom a tananyaggal, akkor az alábbi potenciális szakértői véleményeket vonhattam volna be: 

   adatok munkalap A1-L14: nyers adatok több lépcsős szűrése
       az adatok megadása után az árak összehasonlításából kiindulva megnéztük a legolcsóbb és legdrágább típust, és kizártuk a legdrágábbat, megjelöltük (sárga háttérrel) a legolcsóbbat.
       ugyanezt a logikát követtük minden további attribútum esetén
       részeredményeink: minden olyan objektumot, amely legalább egy piros színt kapott, automatikusan kizártuk
       a sebváltót végül nem tartottuk fontosnak, így végül kivettük az értékelési folyamatból
       potenciális győzteseket hirdettünk: ahol csak sárga háttér volt, az lett a győztes, ahol kevesebb sárga volt, dőlt betűvel jelöltük a gyengébb, de előnyös teljesítményt, félkövérrel, ahol több sárga jel volt.
       konklúzió eddig: eddigi eredmény alapján három potenciális győztest tudtunk megnevezni (Citroen, Seat, VW)
       tehát, visszanyúltunk a folyamatból kizárt sebességváltó fokozatok adataihoz
       és győztesnek tekintettük a VW, mert neki több sebességfokozata volt, mint a konkurenciának 
   hibapontok rendszere (m3:w16)
       az általam kalkulált hiba preferenciák alapján (B1:K1) attribútumonként rangsorolásra kerültek a versengő objektumok
       (V4:V14) tartományban összeadtuk a hibapontokat (rangsorszámokat)
       elosztottuk az árat a hibapont számokkal
       a kapott eredményt ismét rangsoroltuk (kerestük a minimumát és a maximumát)
       és végül nem tudtuk eldönteni, hogy melyik szélső érték a legkedvezőbb számunkra
           ha a hibapontok száma növekszik, a hányados értéke csökken,
           ha az ár csökken, a hányados is csökken 
   (Y3:AI16): jóságpontok rendszere
       ebben a táblázatban meghatároztuk - fordított preferenciák rendszerével- a jóságpontokat
       ezeket összeadtuk, majd az árakat elosztottuk a jóságpontok összegével
       az így kapott hányados minimumát kerestük
       ez alapján a győztes a Renault

Az eddigi eredmények alapján több győztest tudnánk hirdetni. És egyik sem elég hiteles, mert: 

   egy nem túl fontos attribútum miatt nem zárható ki véglegesen egy autótípus, amely minden egyéb attribútumnál győztes lehet
   minden egyes jóságpont ugyanúgy egy egységgel hat a hányadosra

Ezen ellentmondások felszámolását várom a tananyagtól... [szerkesztés] A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Nehézségek az adatvagyon összeállításánál: 

   nincs autótípus katalógus
   az egyes típusokat bemutató dokumentációk fogalomkészlete nem feltétlen homogén, így konszolidációt igényelhet

[szerkesztés] Objektumok (sorok)

a család prioritása alapján ezek a típusok jöhettek szóba, illetve szerencsésen minden a család számára elfogadott típusokhoz volt adat, a többihez nem találtunk adatokat. [szerkesztés] Attribútumok (X, Y oszlopok) 

   LÓERŐ(LE):minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
   SEBVÁLTÓ FOKOZAT(db):minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
   CSOMAGTÉR TÉRFOGAT/ (liter):minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
   ÜZEMANYAG TANK MÉRET / Liter:minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
   MAX SEBESSÉG / km/óra: minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
   FOGYASZTÁS l/100km: minél kisebb, annál drágább lehet az autó
   TÖRÉS TESZT/* kód:minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
   CO2 g/km: minél nagyobb, annál drágább lehet az autó
   ÁR (Ft):ez a következmény változó (y)

további attribútumokat azért nem vettünk figyelembe, mert: [szerkesztés] A feladat által érintett célcsoportok 

   Nagycsaládosoknak hasonló élethelyzetben
       5 000 Ft / elemzés
       nagycsaládosok száma?
       adott pillanatban autót vásárolni képesek száma? 
   Kisebb munkaerőt szállító cégeknek (tele kocsi-fele költség)
       10 000 Ft / elemzés 
   Autógyártók konkurenciaelemzés
       1 000 000 Ft

[szerkesztés] A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Ösztönös megoldás (jóságpontok rendszere): 

   Költségbecslés
       Költségtételek:
           az adatok minden módszer számára egyformán rendelkezésre állnak, így ezen költségtétel a számításokból elhanyagolható
           szoftver licence költség: 0 Ft, mert az open office org is elegendő (ingyenes)
           munkaidő: 15 perc, 1 000 Ft / óra = 250 Ft bérköltség 
   Értékbecslés (szuboptimális döntések kockázatainak költségét kell forintosítani, avagy jó és rossz döntés közti különbség)
       a modellel szimuláljuk az élettartam költség minimumát
       de illene a vezetői stílust és a meghibásodást is figyelembe venni
       ha 5 000 Ft-ot tettünk volna egy nagycsaládos esetén a komplex szakvéleményért, akkor ez az elemzés 1 000 Ft-ot (20%-ot) jelenthet

Tananyag szerinti megoldás: 

   Költségbecslés
       Költségtételek:
           az adatok minden módszer számára egyformán rendelkezésre állnak, így ezen költségtétel a számításokból elhanyagolható
           szoftver licence költség: 0 Ft, mert az open office org is elegendő, a My-x szolgáltatás is ingyenes
           munkaidő: 30 perc, 1 000 Ft / óra = 500 Ft bérköltség 
   Értékbecslés (szuboptimális döntések kockázatainak költségét kell forintosítani, avagy jó és rossz döntés közti különbség)
       a modellel szimuláljuk az élettartam költség minimumát
       de illene a vezetői stílust és a meghibásodást is figyelembe venni
       ha 5 000 Ft-ot tettünk volna egy nagycsaládos esetén a komplex szakvéleményért, akkor ez az elemzés 4 000 Ft-ot (80%-ot) jelenthet

Értékkülönbözet számítás: 

   4 000 Ft-1 000 Ft = 3 000 Ft a nagycsaládosok esetén
   -500 Ft - (-250 Ft) = -250 Ft
   mindösszesen 3 000 Ft - 250 Ft = 2 750 Ft reményében kezdünk neki a tananyag feldolgozásának.

[szerkesztés] A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER) 

   Adatok összegyűjtése: a Magyarországon kapható és számunkra preferált márkák figyelembe vételével.
   Metaadatbázis kidolgozása
   Autók rangsorolása:
       hibapontos
       jóságpontos 
   Adatok átmásolása
   Coco futtatása
   A kapott eredmények kiértékelése

A felsorolt jellemzőkkel bíró és azok alapján értékelt autók rangsorolása az optimális ár-érték arány figyelembe vételével történt. [szerkesztés] Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY) 

   Ösztönös megoldás: győztes: Renault (adatok2 munkalap; 11 sor vége)
   Tanagyag szerint:
       primer elemzésben minden objektum megéri az árát (CO2 munkalap), sorsolás ajánlott
       de a sebességfokozatok ebben a primer elemzésben nem kerültek figyelembe véve (sebesség munkalap): győztes a Dacia, második a Renault.

[szerkesztés] Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS) [szerkesztés] Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA) 

   Mindenki számára nehéz feladat a megfelelő gépjármű kiválasztása, ugyanis rengeteg információ, adat áll rendelkezésre. A jobb és gyorsabb áttekinthetőség miatt hasznos ezen adatok táblázatba foglalása.
   Időhatékony módszer, mert nem kell több autókereskedés prospektusát, website-ját végigböngészni, annak aki autót szeretne vásárolni, itt egy helyen megvannak a döntéshez szükséges adatok
   Ezek hosszú távon is pontos adatok, mert a tesztelt autók technikai paraméterei - nagy valószínüséggel- nem változnak (ha mégis, akor az már egy új modell)
   Új modellek esetén könnyen bővíthető ( új sor beszúrásával)
   Új attribútumok esetén szintén jól bővíthető, ha valakinek más, a táblázatban nem szereplő tulajdonság is fontos (új oszlop beszúrásával)
   Objektív, megbízható rangsor

[szerkesztés] Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba [szerkesztés] Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

nyilatkozat és kitöltési segédlet Kategóriák: Hasonlóságelemzés (special) | Hasonlóságelemzés (classic) 

   Cikk
   Vitalap
   Szerkeszt
   Laptörténet
   Átmozgat
   Lap figyelése

   Jkv4
   Vitalapom
   Beállításaim
   Figyelőlistám
   Közreműködéseim
   Kijelentkezés

Navigáció 

   Kezdőlap
   Projekt-portál
   Aktuális események
   Friss változtatások
   Lap találomra
   Segítség

Keresés

Eszközök 

   Mi hivatkozik erre
   Kapcsolódó változtatások
   Fájl feltöltése
   Speciális lapok
   Nyomtatható változat
   Link erre a változatra

Powered by MediaWiki GNU Free Documentation License 1.2 

   A lap utolsó módosítása: 2012. december 13., 20:59
   Ezt a lapot 316 alkalommal keresték fel.
   A tartalom a GNU Free Documentation License 1.2 feltételei mellett használható.
   Adatvédelmi irányelvek
   A MIAU Wikiről
   Jogi nyilatkozat
A lap eredeti címe: „https://miau.my-x.hu/mediawiki/index.php?title=Idealis_biztositas&oldid=62413”