Gyorsetterem

Forrás

[1]

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A három legnagyobb gyorsétterem lánc (McDonald’s, Burger King, KFC) szubjektívan kiválasztott 3 legnépszerűbb ételének összehasonlítása összetevőik és áruk alapján.

A feladat előtörténete

Gyakran megesik velem, hogy csak arra van időm napközben, hogy ’’harapjak” valamit valamelyik gyorsétteremben, bár egyébként próbálok ügyelni a helyes, egészséges étkezésre. A vizsgálattal a hozzám hasonlóknak szeretnék segítséget nyújtani, azzal, hogy megkeresem a legkevésbé káros lehetőséget.

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

Az időhiány miatt, nap, mint nap előfordul, hogy csak valamilyen snack típusú étellel csillapítjuk éhségünket. Ha meleg ételre vágyunk előszeretettel választjuk a gyorséttermeket. Az íz preferencián kívül van-e összetevőiben különbség az egyes gyorséttermek között, tudunk-e kevésbé rossz megoldást választani, ha gyorsétteremben étkezünk. A vizsgálattal azon fogyasztóknak szeretnék információt szolgáltatni, akik próbálnak törekedni az egészséges táplálkozásra, ugyanakkor időbeosztásuk ezt nem teszi lehetővé, avagy szeretnek engedni ezen éttermek csábításának. A kutatás során az összetevőket tekintve legkevésbé káros megoldást próbálom megtalálni, tehát ár-egészségtudatosság arányt vizsgálok.

Best practice: A " Solver" munkalapra (A1:I12) behivatkoztam a Pivot munkalapon található adatokat. Újra rangsoroltam az összetevők alapján (B17:H24) az ár kivételével. Ezután segédtáblát (L17:R24) hoztam létre, melyben a sorszámozott összetevőket megszoroztam egy súlyértékkel, amit a Solver-függvény számol majd a (B14:H14)cellatartományba. Ezeket a szorzatértékeket összegeztem (S17:S24), majd az ételek árát melléhivatkoztam (T17:T24). A T16 cellában "Korell" függvény segítségével korrelációt számoltam az (S17:S24) és a (T17:T24) oszlopok között. A Solver függvény segítségével kiszámoltam az ideális súlyokat. A célcella a T16-os volt, amit minimalizáltunk; a módosuló cellánk a súlyok értéke volt a B14:H14 cellatartományba. A J17:J24 cella tartományba kiszámoltam a az egyes ételekhez tartozó hibaértékeket úgy, hogy az „Ár”-at elosztottam a hiba összeggel. Azt az objektumot választottam, melynél a legalacsonyabb volt a hibaérték. Így a KFC Twister szendvicsét választottam (Solver munkalap, J21 cella).

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

A vizsgálathoz szükséges információkat az éttermek internetes oldaláról, valamint árinformációkat az étterem helyszínén gyűjtöttem.

Objektumok (sorok)

A sorokban a vizsgálatban résztvevő étteremláncok egyes ételei találhatóak.

• McDonald’s: Bic Mac szendvics
• McDonald’s : Sajtburger
• McDonald’s : Sültkrumpli
• Burger King: Sajtburger
• Burger King: Sültkrumpli
• Burger King: Whopper Classic szendvics
• KFC: Hot wings
• KFC: Twister*

Attribútumok (X, Y oszlopok)

Az oszlopokban a függő változó és a független változók vannak.

Független változók:

• Kalória (kCal) Ennek iránya 1, tehát ha csökken a kalóriatartalma, akkor az ár valószínűleg nőni fog
• Szénhidrát (gramm) Ennek iránya 0, tehát ha nő a szénhidráttartalom, akkor valószínűleg az ár is nőni fog
• Fehérje(gramm) Ennek iránya 0, tehát ha nő a fehérjetartalom, valószínűleg az ár is nőni fog
• Zsír(gramm) Ennek iránya 1, tehát ha csökken a zsírtartalma, akkor az ár valószínűleg nőni fog
• Rost(gramm) Ennek iránya 0, tehát ha nő a rosttartalom, akkor valószínűleg az ár is nőni fog
• Koleszterin(gramm) Ennek iránya 1, tehát ha csökken a koleszterintartalma, akkor az ár valószínűleg nőni fog
• Cukor(gramm) Ennek iránya 0, tehát ha nő a cukortartalom, akkor valószínűleg az ár is nőni fog

Függő változó: az ár (Ft)

A feladat által érintett célcsoportok

A vizsgálat célcsoportja a gyorséttermi láncokban gyakran (havonta többször) étkezők.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

1.Az elemzéshez szükséges munkaerő és költségek:

1 fő: modell felállítása, adatkeresés az interneten, 700 Ft-os órabér, 3 órás munka. Ár: 2.100 Ft 1 fő: Az Excel függvények kezelése, valamint az eredmények szöveges elemzése 850 Ft-os órabér, 4 órás munka. Ár:3.400 Ft.

Összesen: 5.500 Ft

2.Saját megoldáshoz szükséges munkaerő és költségek

1 fő: adatgyűjtés, Solver lefuttatása, elemzések készítése, 950 Ft-os órabér, 7 órás munka.

Összesen: 6.650 Ft

A két verzió különbsége: 1.150 Ft

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

• Létrehoztam az "Adattábla" munkalapot, amit feltöltöttem a különböző gyorséttermek online felületéről és a boltjaiban gyűjtött adatokkal. Ezt követően az "Adattábla" munkalap adatait felhasználva a "Data" munkalapon elkészítettem a metaadatbázist.
• A metaadatbázis adataiból a Pivot kimutatás elkészítése következett ismét egy új munkalapon, a „Pivot” munkalap A3:I13 tartományban, valamint darab nézet kimutatás a „Pivot” munkalap A18:I28 tartományban. A Pivot kimutatás oszlopai alatt (A14:I14) jeleztem az irányokat, az "Ár" kivételével.
• Ezt követően létrehoztam a "Segédlet" munkalapot, amin behivatkoztam a "Pivot" munkalapról az adatokat az A3:I24 cellatartományba normál irányokkal (C14:I14). Ezen táblázat alá a B18:H25 cellatartományba elkészítettem ezeknek az adatoknak a sorszámozott változatát, és az I18:I25 cellatartományba az ételek árát. Ugyanezzel a módszerrel hivatkoztam be az adatokat az M3:U13 cellatartományba, de itt fordított irányokat alkalmaztam (O14:U14). Ezzel a további munkámat könnyítettem meg, hiszen a normál irányú sorszámozás a "coco" munkalapra kerülő adatokhoz szükséges, a fordított irányú sorszámozott táblázat pedig az "inverz" munkalapra kerülő adatok kinyeréséhez kellenek.
• A "Segédlet" munkalapról származó ("Segédlet", B18:I25) adatokat bemásoltam a COCO webes felületre, a futtatás eredményét a "coco" munkalapra másoltam be.

Folytatva az elemzést, létrehoztam egy segédtáblázatot a P31:V37 cellatartományban, amellyel az adott szintű lépcső értékéből a következő lépcső értékét vontam ki.

• A következő lépésben elkészítettem a Lépcsők táblát (B31:H38), ennek kitöltése a Solver feladata lesz majd.
• A B43:H50 cellatartományba az "Fkeres" függvény segítségével kigyűjtöttem a korábban sorszámozott értékhez tartozó értéket a B31:H38 cellatartományból. Természetesen cellákra vonatkoztatva minden adatot.

• Az I43:I50 cellatartományba behivatkoztam a termékek tényleges árait,a J43:J50 oszlopban pedig összesítettem az egyes attribútumokra vonatkoztatott értékeket soronként. A K43:K50 oszlopban a becsült érték, tényleges értéktől való eltérését számoltam ki ételenként.
• A K51 cellában az eltérések szorzatösszegét számoltam ki a "Szorzatösszeg" függvény segítségével.
• A Solver segítségével kiszámoltam a ideálisnak vélt lépcsőértékeket. A módosuló cellák a B31:H38 voltak, a célcella a K51, a feltétel pedig, hogy a P31:V37 cellatartomány minden cellája nagyobb, vagy egyenlő legyen, mint 0.
• A Solver futtatása után az eltérések 6 esetben teljesen azonos értéket mutattak, egy esetben felül és egy esetben alul értékelt lett. Az Invers ("inverz" munkalap) alak lefuttatása után egy összehasonlítást készítettem a "coco" munkalap L43:L50 oszlopban, amelynek eredményeképpen az összes étel esetében volt logikus kapcsolat.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Best practice megoldás A "mi lett volna, ha a Coco-elemzés módszere ismeretlen” megoldás - vagyis a rangsorolás alapján történő kiválasztás – a KFC Twister szendvicse lett volna (Solver munkalap, J21 cella), mert ennek a szendvicsnek a legalacsonyabb a hibaértéke.

Saját megoldás A hasonlóságelemzés (COCO elemzési módszer alkalmazásával) a Coco táblázat elkészítése ("coco" munkalap) és a Solver futtatása után a következő eredményt kaptam: 8 termék közül 6-nak megegyezik a valós és a számított ára. A Burger King Sajtburgerének alulbecsülték az árát, az összetevői alapján drágábban is adhatnák, míg a McDonald’s Big Mac szendvics ára túl magas.

Végső megoldás

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

nyilatkozat és kitöltési segédlet