A lap 2011. december 9., 13:57-kori változata

Forrás

[1]

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A 2011. évi színházi látogatók számának szimulációja!

A feladat előtörténete

A színházi látogatók számának alakulása számos tényező függvénye. Ezek közül a jól számszerűsíthető adatokból szerettem volna következtetéseket levonni erre vonatkozóan, mivel érdekesnek találtam a témát.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

A feladat saját megoldása Trend függvénnyel történt.

A Coco munkalap N12-V13 tartományában olyan adatokat vettem fel 2011-re vonatkozóan, amik szélsőséges eseteket mutatnak.

N12-V12 tartományban a legjobb eset, míg az N13-V13 tartományban a legrosszabb eset értékeit vettem fel. A P3-Q4 cellákban ez alapján az Excel trend függvénnyel kiszámította a legoptimálisabb és a legpesszimistább színházi látogató számot 2011-re. Így maximum 722 főt (/ezer lakos), minimum 413 embert(/ezer lakos) várnak 2011-ben.

A trendszámítás korlátjának tekinthető, hogy nem számol a független változók irányával, vagyis, hogy 1 független változó növekedése a többi változatlan állapotban tartása mellett hogyan befolyásolja a függő változó alakulását.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

A szimulációt az előző 13 év adatainak vizsgálatára támaszkodva lehet lefuttatni. Az elemzést hosszabb intervallumra terveztem elvégezni de az adatok hiánya miatt meg kellett elégedni ennyivel is. Ez idő alatt mind a színházi intézmények, mind az előadások száma növekedett. Mind a független változók, mind a függő változó adatai egyidejűek.

A lentebb látható befolyásoló változók saját ötlet alapján lettek kiválasztva, az adatok a KSH adatállományából származnak.

Objektumok (sorok)

A sorokban a magyarországi adatok láthatóak 1998-tól 2010-ig bezáróan:

Magyarország 1998; Magyarország 1999; Magyarország 2000; Magyarország 2001; Magyarország 2002; Magyarország 2003; Magyarország 2004; Magyarország 2005; Magyarország 2006; Magyarország 2007; Magyarország 2008; Magyarország 2009; Magyarország 2010

Attribútumok (X, Y oszlopok)

Az oszlopokban a független változók és a függő változó látható.

Színházi intézmények száma (db). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a színházi intézmények száma.

Színházi előadások száma (ezer darab). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több színházi előadást tartanak.

GDP értéke folyó áron (milliárd Ft). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a GDP értéke.

Érettségi vizsgát tettek száma (fő). Iránya 0, mert annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél többen tesznek érettségi vizsgát.

Felsőfokú oklevelet szerzettek száma (fő). Ennek iránya 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb többen szereznek felsőfokú oklevelet.

Munkanélküliek száma (ezer fő). Ennek iránya 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél nagyobb a munkanélküliek száma. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla G19) az irány mezőbe 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.

Mozielőadások száma (ezer db). Ennek irány 1, mivel annál kisebb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél több mozielőadást tartanak. A korreláció értéke alapján (Coco adattábla H19) az irány mezőbe itt is 0-t kéne írni, azonban az elemzés során a saját elképzelés erőssége miatt 1 értékkel számolok tovább.

Közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete (Ft) . Ennek értéke 0, mivel annál nagyobb a valószínűsége, hogy nő a színházi látogatók száma, minél magasabb a közalkalmazottak havi bruttó átlagkeresete.

Y oszlop: Színházlátogatók száma (fő/ezer lakos)

A feladat által érintett célcsoportok

A színházaknak érdeke az, hogy a hatástanulmány alapján meg tudják becsülni, hogy a következő évi látogatók száma mennyi lesz a befolyásoló változók különböző értékei mellett. Tehát a célcsoport az egyes színházak vezetősége, akik a megbecsült adatok alapján tudják kialakítani a következő évi műsorukat, és megbecsülni bevételeiket illetve kiadásaikat.

Szintén célcsoportnak tekinthető az állam, mivel a színházak támogatásában segítheti őket, ha tudják mekkora lesz a következő évi kereslet az egyes befolyásoló tényezők függvényében.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Kiadás:

1) A trend elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:

1 fő: modell felállítása, KSH adatgyűjtés

5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)

ár: 20.000 Ft

1 fő: Excel függvények, illetve ezek szöveges elemzése

Excel tanfolyam: 35.000 Ft

5.000 Ft-os órabér, minimum 4 órás munka (20.000 Ft)

ár: 35.000 Ft + 20.000 Ft = 55.000 Ft

Összesen: 20.000 Ft + 55.000 Ft = 75.000 Ft

2) Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek:

1 fő: adatgyűjtés, Excel Solver lefuttatása, elemzés

5.000 Ft-os órabér, minimum 8 órás munka (40.000 Ft)

Összesen: 40.000 Ft

A két verzió különbsége 75.000 Ft - 40.000 Ft = 35.000 Ft, ezért az olcsóbb, de biztosabb verziót, a saját megoldást választom.

Bevétel:

A szimuláció után helyes következtetéseket levonva nagyságrendekkel lehet nagyobb, mint a kiadás oldal 40.000 forintja. Az előrejelzés mindenképp akcióban végződik, tehát következmény lehet a színházi dolgozók sztrájkja, ami akár több milliós bukást is jelenthet. A megfelelő szimuláció és ennek elemzése ezt az összeget spórolhatja meg a színházaknak.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

A megoldás első lépése az Alapadatok munkalapon levő alapadatok táblázat elkészítése, ügyelve arra, hogy az attribútum, a mértékegység és a mennyiség külön oszlopba kerüljön.

A Data munkalap Data táblájának elkészítése a következő lépés. Itt egymás alá helyezve beírjuk az Alapadatok táblázat elemeit, valamint az alsó sorokba az Y változó értékeit.

Ez után jöhet a Pivot munkalap Pivot táblájának elkészítése.

Negyedik lépésben a Coco munkalap táblázatainak szerkesztését mutatom be:

A Coco munkalap A1-J14 tartományában látható a kiindulási adattábla (Primer adatok táblázata) a független változók és a függő változó adataival.

Első lépésben A16-I18-ig megadtam ezek maximum és minimum értékét, illetve a változók irányát. Az irány 0 értéke azt jelenti, hogy ha nő az adott független változó értéke, akkor van esély arra, hogy az Y értéke is nő, míg az 1-es értéknél pont fordítva, ha nő a független változó, úgy a függő változó értéke valószínűsíthetően csökkeni fog.

A21-J34 tartományban látható a fentebbi táblázat adatainak oszloponkénti ragsorolása az irány felhasználásával.

A következő lépések célja az A36-I49 tartomány rácsos táblázatának feltöltése számokkal.

Ehhez L37-S48 tartomány táblázatát és A52-L66 táblázatát, illetve az Excel solverjét használtam fel segítségül.

Az L37-S48 táblázat egy sorral és egy oszloppal kevesebbet tartalmaz, mint az eddigi táblázatok. Ezt, illetve a rácsos táblázatot kiindulásként feltöltöm 0 értékekkel.

Az A52-L66 táblázat Fkeres függvények sorozata. A Tény oszlop a kiindulási adattáblából származik, a Becslés oszlop pedig az Fkeres függvénnyel hivatkozott cellák összege. A két oszlop közötti különbség az Eltérés oszlopban látható. A táblázat L66 cellájába egy négyzetösszeg hivatkozást helyeztünk el.

Ez után a solver segítségével feltöltjük a rácsos táblázatot számokkal. Közben ellenőrzésként megnézzük, hogy a legalsó táblázat Eltérés oszlopában minden érték 0.

A rácsos táblázat oszlopai lefelé csökkennek, például a B49 cella azt mutatja, hogy ahol nincs színház, oda nem lehet vendéget sem várni. A B37 oszlop szerint, ha sok színházi előadás van, akkor sok látogató várható. A D37-D49 oszlopot megnézve láthatjuk, hogy a GDP értékénél a 9. és a 10. sor között, tehát 2011-ben van egy törés. Az E oszlopban ugyanígy két részt tudunk elkülöníteni a 3. és 4. sorszám között, tehát 2006-ban. Az F oszlop felsőfokú oklevelek számát vizsgálva láthatjuk, hogy több részre lehet elkülöníteni, ez a több szint pedig azt jelenti, hogy erős összefüggés van e között a független változó és a függő változó között. A G oszlopban a munkanélküliek száma fordított eredményt ad, látható, hogy az álláslehetőség nem biztos, hogy növeli a színházba járók számát. A H oszlop mozielőadások számából látszik, hogy ha kevés a konkurencia, akkor sem mennek többen színházba. Az I oszlop közalkalmazottak bére szerint ismét a 9. és a 10. sorszám között, tehát 2001-ben látható a töréspont.

Szintén a rácsos táblázatban lehet szimulálni az eredményeket. Meg lehet nézni, hogy egy tetszőleges kombinációban felvéve a független változókat, hogy alakul a függő változó értéke.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

A fent bemutatott elemzés szimulációra szolgál, tehát úgy kell ezeket az adatokat értelmezni, hogy az okozó változók tetszőlegesen kiválasztott értékeinek hatását nézi a színházi látogatók számára. Pl. olyan GDP vagy munkanélküliségi érték adatokat veszünk fel, amiről mi úgy feltételezzük, hogy bekövetkezik a következő évben, és ennek függvényében változik majd a színházi látogatók száma. Tehát a számítások nem egy konkrét látogatottsági adatot határoznak meg, hanem egy intervallumon belül bármilyen értéket lehet szimulálni.

Az eredmények elemzése során 3 lehetséges verziót mutatok be.

A legjobb esetben 529 fő(/ezer lakos), a legrosszabb esetben pedig 239 fő(/ezer lakos) látogat el színházba. Az 529 fő a Coco munkalap B37-I37 tartomány celláinak összegéből következik, a 339 fő pedig a B49-I49 tartomány celláinak összegéből. Egy gyors számítás után összesen 5.290.000 illetve 2.390.000 színházi látogatást jelent 10.000.000-s magyar lakossággal számolva.

A harmadik eset pedig saját magam által tetszőlegesen meghatározott független változó értékek felvétele után kapott színházlátogató-számot jelöl. Ennek során a színházi intézmények, színházi előadások, illetve a GDP értékét a 2011-es évre optimistán becsültem meg, tehát a lehető legjobb esetet feltételeztem. Az érettségi vizsgát tettek számánál, a munkanélküliek számánál, illetve a mozielőadások számánál pesszimistán gondolkodtam, a lehető legrosszabb esetet feltételeztem, míg a felsőfokú oklevelet szerzettek számánál és a közalkalmazottak havi bruttó átlagkereseténél úgy ítéltem meg, hogy 2011-ben közepes lesz a felvett érték, nem kimagaslóan jó, de nem is kimagaslóan rossz. A számolás menete: Coco munkalapon B37+C37+D37+E49+F39+G49+H49+I40. Ugyanezt a számolást lehet látni az A67-K67 tartományban is, ahol az Fkeres függvények összegeként jelenik meg a 458 fő(/ezer lakos) eredmény.

Ezen független változók felvétele alapján 458 fő (/ezer lakos) értéket ad a 2011-es becslés.

Itt érdemes megjegyezni,hogy a 2011-es adatokat úgy vettem fel a harmadik esetben, hogy az utolsó (2010-es) évhez képest csak a GDP értékét változtattam meg olyan mértékben, ami érdemi változást okozott a függő változó 2011-es értékére. A 458 fő(/ezer lakos) megegyezik a 2010-es látogatottsági számmal, ami azt jelenti,hogy a GDP növekedése önmagában nem okoz látogatottsági szám növekedést.

Az inverz alak létrehozásával (Coco2 munkalap) a hibákat próbáltuk kiszűrni az irányok ellentétesre változtatásával, tehát ellenőrzési célt szolgál a számolás. A Lépcsők táblázatban látható, hogy a saját független változó értékek alapján kiválasztott "harmadik eset" színházi látogatók száma majdnem ugyanannyi, mint a nem inverz alakos számolás során.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

A Trend függvény és a Solver megoldását összevetve látható, hogy a Trend függvény által megbecsült adatok az optimista és a pesszimista változatnál is kb 200 fő(/ezer lakos)-al nagyobb eredményt adnak, mint a Solver megoldása ugyanilyen helyzetben. A Solver megoldása azért mondható jobbnak, mert az egyes változók irányát is belevette a számításba.

A fentebb kiszámolt 458 ember(/ezer lakos) tehát majdnem ugyanannyi, mint az előző évben. Mindenképpen pozitív, hogy a számsor továbbra sem mutat csökkenő tendenciát. Ez azt jelenti, hogy a becslés alapján a színházak jegyeladásból származó bevétele a 2010-es évhez hasonló lesz. Mind a szponzori támogatást, mind a marketing tevékenységet minimum a 2010-es szinten tartva a stratégiájuk az lehet, hogy nem emelik meg a 2011-es év végén sem a jegyárakat. (A jegyárak növekedése akkor lenne elvárt lépés, ha a becslés alapján jóval kevesebb nézőt várnánk 2011-re, mint 2010-re, így a bevétlek csökkenését kéne kompenzálni a megemelt jegyárakkal.)

Szintén számítani lehet arra, hogy nem kell alkalmazottakat elbocsátani, vagy előadásokat megszüntetni a pénzhiány miatt, ugyanis ha az idei évben fent tudták tartani az intézményt, így a következőben is erre számítunk.

A repertoárt azonban nem szabad a tavalyinál nagyobb mértékben bővíteni, mert az magas kiadásokat jelentene, és nem lenne meg a megfelelő méretű kereslet. Érdemes inkább egy adott darab játszását időlegesen megszüntetni, és a helyükre új darabokat behozni, így a költségek nem növekednének számottevően.

Fontos megjegyezni, hogy az állam is vonhat le következtetéseket, ugyanis az állami támogatást egyre inkább megvonják a színházaktól, de ez alapján a becslés alapján láthatjuk, hogy lenne értelme továbbra is támogatni a kultúrát, ugyanis az érdeklődés várhatóan nem csökken majd.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

A fentebb bemutatott elemzést a színházi igazgatók felé fogom értékesíteni, 100.000 Ft-os áron. Mivel az előállítás költsége 40.000 Ft volt, így a haszon 60.000 Ft. Tehát az elemzést megérte elkészíteni.

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

Hasonló elemzéssel ebben a témában még nem találkoztam publikus formában. A kiinduló adatok a www.ksh.hu oldalról származnak.

nyilatkozat és kitöltési segédlet