Turh

Forrás

http://miau.gau.hu/oktatas/2012tavasz/turh.xls

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Melyik porta nyeri a Tiszta udvar, rendes ház versenyt?

A feladat előtörténete

Több településen is újra elindult a "Tiszta udvar, rendes ház"-mozgalom. Az elbírálás során a szakértők (a zsűri tagjai) is sokszor egymásnak ellentmondó véleményeket fogalmaztak meg, így egy-egy településen egészen eltérő eredmények születhetnének, amennyiben egy porta több falu versenyén is indulna.

A feladat megoldásának jelenlegi helyzete (best practice) és ennek értékelése/kritikája

A különböző régiók, különböző települések eltérő kritériumokat fogalmazhatnak meg a verseny kiírásakor, nyilván a helyi adottságoknak megfelelően. Ezért logikus, hogy nem létezik egyetlen általánosan használható pontrendszer, amely minden egyes területi adottságra ráilleszthető.

A hagyományos (best practice) módszerrel a zsűri a hasonlóságelemzés ismerete nélkül hozza meg a döntést. A győztes szinte biztosan a rangsorátlagok értékei alapján kerül meghatározásra ("COCO" munkalap, L18-L27), így a díjat a Pálos utca 1 kapja, mert a rangsorszámok összege ennél a versenyzőnél a legalacsonyabb (K18). Azaz a részpontszámok (rangsorok) alapján ez a versenyző szerepelt a legjobban.

A cél azonban az, hogy egy olyan elemző módszert alkalmazzunk, amely viszonylag egyszerűen kezelni tudja az elvárások sokszínűségét, illetve azok változásai könnyen beilleszthetők a rendszerbe. Erre a hasonlóságelemzés módszere tűnt a leginkább alkalmasnak.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Nyilvános adatvagyont ebben a témában pont annak sokszínűsége miatt nem lehetett találni. Azonban a modellnek pont az a lényege, hogy az attribútumok változtatásával minden hasonló versenyen használni lehessen, így saját forrást használtam fel.

Objektumok (sorok)

• II. ker. Pálos utca 1
• II. ker. Pálos utca 3
• II. ker. Pálos utca 5
• XI. ker. Táska utca 1
• XI. ker. Táska utca 2
• XI. ker. Táska utca 3
• XI. ker. Táska utca 4
• XI. ker. Táska utca 5
• XI. ker. Táska utca 6
• XI. ker. Táska utca 7

Attribútumok (X, Y oszlopok)

Attribútumok:

• Fű magassága. Mértékegység: cm - minél kisebb, annál jobb.
• gyümölcsfák száma. Mértékegység: db - minél nagyobb, annál jobb.
• kerítés festésén a rozsdafoltok aránya. Mértékegység: % - minél kisebb, annál jobb.
• kert mérete. Mértékegység: m2 - minél nagyobb, annál jobb.
• Komposztáló. Mértékegység: db - minél nagyobb, annál jobb.
• szelektív hulladékgyűjtő konténer. Mértékegység: db - minél nagyobb, annál jobb.
• Vakolaton látható hibák. Mértékegység: db - minél kisebb, annál jobb.
• Virágok. Mértékegység: db - minél nagyobb, annál jobb.
• Vízelvezető árok mélysége. Mértékegység: cm - minél nagyobb, annál jobb.

A feladat által érintett célcsoportok

Célcsoportnak tekintettem egyrészt azokat a személyeket, akik beosztásukból adódóan befolyással bírnak a verseny eredményére (zsűri), másrészt célcsoportnak tekinthetőek maguk a háztartások is, melyek a kritériumok ismeretében meg tudják határozni saját esélyeiket a többi versenyzőhöz képest.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Hagyományos, az önkormányzat dolgozói által elvégzett munka:

   Adatvagyon összegyűjtése: ingyenes, de egy része a helyszíni szemle miatt időbe kerül.
     az önkormányzat 3 dolgozója végzi a feladatot túlórában, így ennek költsége 1000 Ft/óra/fő (saját számítás).
     a helyszíni szemle portánként 30 percet vesz igénybe.

   Az adatvagyonhoz szükséges programcsomag beszerzési költsége (új beruházást nem igényel, mert az Office-csomag vélelmezhetően a számítógépekre már korábban telepítve lett - ingyenes).
   
   A 2 fős zsűri szakértői munkája (az adatok összehasonlítása, értelmezése, döntés):
     Költsége: 1000Ft/óra/fő (saját számítás).
     Ráfordított idő: 5 óra.

Összköltség: 25.000Ft.

COCO hasonlóságelemzés:

   Adatvagyon összegyűjtése: ingyenes, de egy része a helyszíni szemle miatt időbe kerül.
     az önkormányzat 3 dolgozója végzi a feladatot túlórában, így ennek költsége 1000 Ft/óra/fő (saját számítás).
     a helyszíni szemle portánként 30 percet vesz igénybe.

   Az adatvagyonhoz szükséges programcsomag beszerzési költsége (Solver, ingyenes).
   A szakértői munka (1 fő futtatja az elemzést és dönt):
     Költsége: 1000Ft/óra
     Ráfordított idő: 30 perc. 

Összköltség: 15.500Ft.

A hasonlóságelemzés hasznossága tehát 9500Ft.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

A megoldás menete a következőképpen épül fel:

Az "alapadatok" nevű munkalapon az összegyűjtött adatok találhatók olyan módon rendezve, hogy a kimutatás elkészíthető legyen.
A "Pivot" nevű munkalap magát a kimutatást tartalmazza egyrészt érték/összeg, másrészt darab/összeg formában.
A "COCO" nevű munkalap a tényleges elemzést tartalmazza a következő táblázatokkal: 
  
"COCO"
 -Alapadatok:A pivotból kinyert, elemzésre váró adatokat tartalmazza(B3-J12).  
 -Rangsor:Az egyes tulajdonságok értékeit(B18-J27) rangsorolja csökkenő(irányultság:0) vagy növekvő(irányultság:1) sorrendben.
  Megjegyzés:Az utolsó oszlop(F) az eredeti Y értékeket tartalmazza. Soronkénti értékei a rangsorszámok összegei.
 -Lépcsők:(B35-J44).
 -Segédtáblázat:(B49-J57).
  Megjegyzés:Mindkét táblázatot a Solver program fogja kitölteni, ha futtatjuk.
 -COCO:Több részből épül fel;
    -(B62-J71)"F.keres" függvény.A Solver futtatása után lesznek meg a végleges értékek.
    -(K62-K71)Eredeti Y-értékek.
    -(L62-L71)A Solver futtatása után kapott(számított) Y-értékek.
    -(M62-M71,N62-N71)Az eredeti és számított Y-értékek közötti eltérés.
    -(M72)A Solver futtatása.
    -(O62-O71)"HA" függvény segítségével döntünk az adott objektumról(alulteljesít,felülteljesít,semleges).
    -(B73-J74)A tulajdonságok fontosságát mutatja egyrészt az értékek átlagolásával, másrészt rangsorolásával.
    -(B76-J77)Azt mutatja, hogy az objektumok a tulajdonságok alapján mennyire különülnek el egymástól.
     Ehhez a szórást használjuk, majd a rangsorolást.

"Direkt"
 -Rangsor:Az egyes tulajdonságok értékeit(B3-J12) rangsorolja csökkenő(irányultság:0) vagy növekvő(irányultság:1) sorrendben.
 Megjegyzés:Az utolsó oszlop(F) az eredeti Y értékeket tartalmazza (100%).
 -COCO: Több részből épül fel; 
    -(B58-J67)"F.keres" függvény.A Solver futtatása után lesznek meg a végleges értékek.
    -(L58-L67)Eredeti Y-értékek.
    -(K58-K67)A Solver futtatása után kapott(számított) Y-értékek.
    -(M58-M67,N58-N67)Az eredeti és számított Y-értékek közötti eltérés.
    -(K89-K10)A számított értékek hitelességét ellenőrzi az "Inverz" munkafüzet segítségével.
  
 Az "Inverz" munkalapon újra számoljuk az értékeket fordított rangsorolással.Ha a döntés eredménye ellentétes a "Direkt" munkafüzet eredményével, akkor az eredményt hitelesnek tekinthetjük.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Az online hasonlóságelemzés elvégzése után a díj nyertese a Táska utca 2.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

A hagyományos (best practice) módszerrel a zsűri a hasonlóságelemzés ismerete nélkül kívánja a döntést meghozni, a "Tiszta udvar, rendes ház" megtisztelő címe a rangsorösszegek ("COCO" munkalap, L18-L27), illetve rangsorátlagok alapján dől el. Így a díjat a Pálos utca 1 kapja, mivel átlagban az a versenyző szerepelt a legjobban. De eltérő módszereket használhatnak a zsűrik, így például ha csak az első helyek számát veszik figyelembe, akkor hármas holtverseny alakul ki (a Táska u. 2, a Táska u. 3 és a Táska u. 7 között 3-3 első pozícióval).

A hasonlóságelemzéssel ("Direkt" munkalap) azonban a különböző jellemzők is rangsorolásra kerültek, mely alapján a Táska utca 2 került ki győztesen. Ez nem ugyanaz az eredmény, mint a hagyományos zsűrizések által kapott eredmény, a best practice tehát nem megfelelő.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

A hasonlóságelemzés elvégzése mindenképpen megérte, mert a költségcsökkentésen kívül sikerült létrehozni egy olyan modellt is, mely az ország bármely településén rendezett hasonló versenyében minimális változtatásokkal a helyi viszonyokhoz alakítható és alkalmazható. A modell továbbá kiküszöböli a szubjektív véleményből adódó félrepozicionálásokat, ami ebben az esetben torzítani tudja az eredményt.

mennyi a tényleges hasznosság, azaz mennyit és miért kell módosítani a tervezett hasznosságon, HA az eredmények nem azonosak? melyik a módszer alapján adná ki a TURH-címeket végső soron és miért?