1 / 30

Online hasonlóságelemzés ( avagy úton a web 3.0 felé…)

Online hasonlóságelemzés ( avagy úton a web 3.0 felé…). P itlik László , SZIE Gödöllő A mérhető és értékelhető informatika (IT Controlling) 200 9 . 11.13. http://www.iqjb.hu/tanfolyam.php?id=ITC. Tartalomjegyzék :. Bevezetés Hasonlóságelemzés: új varázsszó?

keenan
Download Presentation

Online hasonlóságelemzés ( avagy úton a web 3.0 felé…)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Online hasonlóságelemzés(avagy úton a web 3.0 felé…) Pitlik László, SZIE Gödöllő A mérhető és értékelhető informatika (IT Controlling) 2009.11.13. http://www.iqjb.hu/tanfolyam.php?id=ITC

  2. Tartalomjegyzék: • Bevezetés • Hasonlóságelemzés: új varázsszó? • Cél: Az adatbányászat demokratizálása! • Hasznosság: Van-e min osztozni? • Esettanulmány: • Példa: Szerver-beszerzés „automatizálása” • Tanulság: A (köz)beszerzések (online) tudásmodellje • Esettanulmányok esszenciája: • Üzleti tervezés előrejelzéssel • „SWOT”: avagy egy önámítás „nélküli” világ kapujában • Összefoglalás INNOCSEKK 156/2006

  3. Bevezetés: Hasonlóságelemzés • Univerzális: minden hasonlít(ható) mindenhez • Előtörténet (szakirodalmi varázsszavak): pl. • CBR (eset-alapú következtetés), • benchmarking, chartizmus, clustering, • egyensúly, fenntarthatóság (pl. migráció?) • JOKER(.HU): a hasonlóságok hasonlósága • Know how: objektivitás maximalizálása • Piaci rés(?): percdíjas online elemzések INNOCSEKK 156/2006

  4. Bevezetés: Adatbányászat demokratizálása Szempontok: MA HOLNAP Adat: rel. sok vs. rel. kevés Hardver: intranet vs. PDA/notebook Szoftver: licencek vs. előfizetés Rendszergazda: saját vs. központi Elemző: speciális vs. bárki Támogatás: top secret vs. e-learning Ügyvitel: csoport vs. egyedül Hely: iroda vs. mobil INNOCSEKK 156/2006

  5. Bevezetés: Hasznosság • Költségmegtakarítás: • Infrastruktúra minimalizálása (vö. outsourcing) • HR-költségek csökkentése (vö. „percdíjas szakértés”) • Döntések helyességének növelése: • Objektivitás szintjének növelése (több „biztonság”) • Hibaarány csökkentése (több helyes döntés) • Életminőség javítása: • Mobilitás (versenyképesség) növekedése • Reakcióidők csökkentése komplex kérdések esetén INNOCSEKK 156/2006

  6. Esettanulmány: Szerverbeszerzés A „probléma”: Melyik ajánlat a legjobb? INNOCSEKK 156/2006

  7. Esettanulmány: Alternatívák Megoldási alternatívák: pl. • A „jogos” favorit: Pontozás, súlyozás • Az indoklás-támogató: Józan ész (vö. szabályok, pár-összehasonlítás) • A „jó öreg” matematika: JOKER • Az „eretnek” MI: COCO_online • A kompromisszum: COCS_online INNOCSEKK 156/2006

  8. Esettanulmány: Alapvetések Fontos: • Egy közbeszerzésben minden ajánlat értékelendő, ha megfelel az előre megadott KO-kritériumoknak, vagyis a KO-lista nem növelhető iteratív módon - egyetlen találatig szűkítve a megoldási teret… • Minden szakértő más súlyokat és pontokat adna: de akkor kinek van igaza? • Hozam-, ill. termelési függvényt sajnos nem árulnak a PC- és könyvesboltokban (vö. takarmányok közötti választás) … • Most kell helyesen dönteni, nem sok döntés átlagában (vö. játékelmélet: ideális kevert stratégia)… • Mindig annyi adatból kell „főzni”, amennyi éppen van (vö. „kő-leves” meséje)… INNOCSEKK 156/2006

  9. Esettanulmány: „Súlyos pontok” INNOCSEKK 156/2006

  10. Esettanulmány: „Súlyos pontok” Tanulságok: • Nincs mérlegszerűség (ár-teljesítmény arány), ha az árat is pontozni/súlyozni kell! • Ha a súly előírás szerint is alakul, de miért pont annyi a pont? • Nem segít a potenciál csillag módszer sem, ahol egy pontszám mögött tetszőlegesen elágazó attribútum-fa aggregálja a TÉNYEKET… INNOCSEKK 156/2006

  11. INNOCSEKK 156/2006

  12. Esettanulmány: Szabályok „Pár”-összehasonlítás (egyenes kiesés?): • A D ajánlat lényegesen jobb, mint a C. • A K és a D jobb support árakat mutat, mint a J-H-G. • F jobb, ,mint K, mert „jóval olcsóbb”. • D jobb, mint K, mert „jóval tartalmasabb”. • D jobb, mint F, mert „innovatívabb”. De mit is jelent az, hogy „jóval”…? INNOCSEKK 156/2006

  13. Esettanulmány: Playometria • Az ideális (irányultság-kombinációjú) objektum és • az ehhez mért távolság meghatározása • (súlyozás mellett is) matematikai kérdés. DE: • Az inputok skála-transzformációja eltérő hasonlósági rangsorokhoz vezethet! • Ár-teljesítmény elemzés ismét csak egyetlen mérlegserpenyőben??? INNOCSEKK 156/2006

  14. Esettanulmány: JOKER győztes INNOCSEKK 156/2006

  15. Esettanulmány: COCO_online Jellemzők, lépések: • Világos adatvagyon (objektum-attribútum mátrix) • Rangsorolás iránya (objektum-független célok) • Lépcsős függvények (avagy a szelíd polinomok) • Offline solver (méretkorlátokkal és kézi munkával) • Online közelítés (akár mobil környezetből is) • Értelmezés-generátor (szövegpanelekkel) • Némi „asztrológiai” készség (az intuíció itt sem árt!) INNOCSEKK 156/2006

  16. Esettanulmány: COCO_online • A becsült ( ) értékek fontosak! • A tényezők objektív súlya SZÁMÍTHATÓ! (súly = oszlopösszeg / tények összege) GYŐZTES INNOCSEKK 156/2006

  17. Esettanulmány: COCO_online A „helyes” (ármeghatározó) súlyok: • Műszaki tartalom kb. 55% [vs. 5/(5+3+2)] • „Évjárat”: 0% [vs. 2/(5+3+2)] • Support (ár nélkül): 45% [vs. 3/(5+3+2)] • Strukturáltság: 0% (önkényes bírálói szempont) • Ár: a mérleg másik serpenyője! INNOCSEKK 156/2006

  18. Esettanulmány: COCO_online • Vajon mi lesz, ha a „c” ajánlat kizárásra kerül? • Volt győztes, nincs győztes… • Minden relatív! (pl. új súlyok: 69:29:2%) INNOCSEKK 156/2006

  19. Esettanulmány: COCO_online Egyéb tanulságok: • Zaj: Nem minden adat értékes mindenkor, vagyis nem minden adat éri meg az „árát” • Nem kell bizottság! = Azonnali döntés! • Nincs jogvita! • Egymást befolyásolni nehéz, s „rafinált” változatok alakulhatnak ki „kartellezéskor” • Létezhetnek alternatív számmisztikák… • Hiányzó adatok kezelése: • optimista vs. • pesszimista verzió szerint (pl. amiről nem tudok, az csak rossz lehet nekem, tehát a hiányzó adat rangsorszáma maximális!) INNOCSEKK 156/2006

  20. Esettanulmány: COCO_online Szakértői rendszer nézet: A lépcsős függvény, egyben egy fajta beárazó (marketing-értéket becslő) és gombnyomásra online futtatható szakértői rendszer is: • HA a cpu_most nagyobb, mint p(1) ÉS • HA a cpu_max nagyobb, mint p(2) ÉS • … • HA a s(7,24,2) nagyobb, mint p(i), • AKKOR az ár kb. …-… Ft intervallumba várható. INNOCSEKK 156/2006

  21. Esettanulmány: COCO_online Ügyviteli folyamat: • Legitim attribútumok (inkl. KO-feltételek) meghatározása (=tenderkiírás) • Ajánlatok (online) érkeztetése (pl. EDI) • Tenderzáráskor azonnali (automatikus) értékelés (hasonlóságelemzéssel) • Ajánlattevők azonnali kiértesítése (automatikus jegyzőkönyv-generálás) • …győztes hiányában új ajánlatok kérése… • …vagy sorsolás… INNOCSEKK 156/2006

  22. Esettanulmány: COCS_online Szubjektív és racionális korlátozó feltételek: • Szubjektív: Befolyásoló tényezők súlya • Racionális: Attribútum lépcsők közötti értékkülönbség (pl. RAM-bővítés) • Tanulság: numerikus pontosság (jelentős) romlása nélkül számos korlát betartható • Cél: közbeszerzési standard elérése • Referencia: e-kereskedelmi vállalkozás INNOCSEKK 156/2006

  23. Esettanulmány: COCS_online INNOCSEKK 156/2006

  24. Esettanulmány: COCS_online INNOCSEKK 156/2006

  25. Esettanulmányok esszenciája Üzleti tervezés: • Bármely kritikus pl. bevételi, forgalmi, ár- pozíció esetén az eddigi idősoros és/vagy benchmarking jellegű adatok alapján becslés készíthető, • mely nem egy ad hoc szakértői, vagy legitim testületi szavazás eredménye, hanem egy, az összes figyelembe vett tapasztalat egységes szabályrendszerbe foglalt (vagyis logikusan levezetett) eredője. INNOCSEKK 156/2006

  26. Esettanulmányok esszenciája SWOT (helyesen értelmezve): • a klasszikus, találgatással létrehozott szempontlisták helyett • hasonlósági elvű hipotézis-vizsgálat pl. • a „zajok” felismerésére • a „súlyok” becslésére • inkonzisztenciák feltárására • (márkaérték levezetésére)… INNOCSEKK 156/2006

  27. Esettanulmányok esszenciája Ez mind hasonlóságelemzési probléma: • ideális jegybanki alapkamat íve, • gyógyszerek ár-mellékhatás optimuma, • sportfogadás, • tőzsdei előrejelzés, • időjárás előrejelzés, • túl drága-e a magyar autópálya-építés, • mennyit ér a munkám másokhoz képest • … INNOCSEKK 156/2006

  28. Összefoglalás Konklúziók: • A korábbi módszertanok teret engednek a korlátlan szubjektivitásnak, • mely idő- és erőforrás-pazarló, ill. • a korrupció („matematikai”) alapja. • Ehelyett lehetséges (online) hasonlóságelemzésre támaszkodva, • gyors, takarékos, jól védhető, • elemzéseket és előrejelzéseket készíteni… INNOCSEKK 156/2006

  29. Szakirodalmi háttér: • MY-X FREE: http://miau.gau.hu/myx-free • Best of MY-X: http://miau.gau.hu/dipo INNOCSEKK 156/2006

  30. Köszönöm a figyelmet! pitlik@miau.gau.hu http://miau.gau.hu INNOCSEKK 156/2006

More Related