12
ACADEMNIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREȘTI FACULTATEA DE CIBERNETICĂ, STATISTICĂ ȘI INFORMATICĂ ECONOMICĂ 2015 Sisteme Suport de Decizie PROIECT Andreea Elena Greculescu, an 3, grupa 1042

Sisteme suport de decizie-proiect

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Proiect despre folosirea de soft-uri utile in luarea de decizii

Citation preview

Page 1: Sisteme suport de decizie-proiect

ACADEMNIA DE STUDII ECONOMICE DIN BUCUREȘTI

FACULTATEA DE CIBERNETICĂ, STATISTICĂ ȘI INFORMATICĂ ECONOMICĂ

2015

Sisteme Suport de

Decizie PROIECT

Andreea Elena Greculescu, an 3, grupa 1042

Page 2: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 2

Aplicația 1

Bază de date Access

În cadrul acestei baze de date, am realizat două tabele care fac referire la produsele și

comenzile înregistrate ale magazinului Orhideea ce face parte lanț de hypermarket-uri.

După cum putem observa din imaginile de mai jos, tabela Produse conține patru câmpuri:

ID_produs(number) cheie primară, Denumire_produs(text), Categorie(text) și Preț(Currency). De

asemenea, tabela Comenzi conține tot patru câmpuri: ID_comanda(number) cheie primară,

ID_produs(number) cheie externă, Valoare_comanda (currency), Data_comenzii(date).

În urma populării lor, cele două tabele arată în felul următor:

Page 3: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 3

Se poate observa faptul că cele două tabele au legătură între ele prin cheia ID_produs:

Page 4: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 4

Aplicația 2

Din baza de date Produse am realizat Produse Query, aceasta arătând în felul următor:

Prin limbajul SQL, folosind operatorul SELECT am creat o nouă bază de date, aceasta

conținând câmpurile Denumire_produs, Categorie și Preț.

Noua bază de date am exportat-o în Excel:

Page 5: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 5

Page 6: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 6

Aplicația 3

În cadrul aceluiași lanț de hypermarket-uri, s-au luat în considerare produsele vândute de

către magazinului Colentina.

Pentru a realiza un raport al categoriilor de produse vândute în funcție de denumirea și

prețurile acestora, am creat un tabel pivot folosind tool-ul Insert->Pivot Table:

Putem observa faptul că pentru întregul magazin, categoria Electrocasnicelor este cea mai

profitabilă, la nivelul acestei categorii suma valorii produselor vândute având valori deosebit de

mari în raport cu celelalte.

Pentru a observa mai ușor distribuția categoriilor de produse vândute am folosit Insert-

>Pivot Chart.

Page 7: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 7

Pentru a afla diferite informații despre produse vândute, am adăugat filtre pentru diferite

coloane.

Așadar, am creat un filtru pentru coloana Categorie pentru a afla informații legate de ID-

ul, Denumirea și Prețul produselor vândute din categoria Ingrijire personală.

De asemenea am aplicat o soartare a produselor vândute în funcție de prețul acestora:

Page 8: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 8

Analiză statistică

Pentru acest lucru am folosit din tool-ul Data add in-ul Data Analysis->Descriptive

Statistics.

Cunoscând prețurile produselor vândute de magazin, observăm că prețul mediu este de

249,6 lei, cu o abatere standard de aproximativ 464 lei. Valoarea minimă înregistrată este de 2 lei

în timp ce valoarea maximă este de 1700 lei.

De asemenea, se poate observa faptul că valorea cumulată a tuturor produselor este de

7238,4 lei.

Page 9: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 9

Pentru a realiza corelația și analiza de regresie am adăugat coloanele Cantitate și Profit.

Coloana Profit este calculată pe baza prețului produselor și a cantităților vândute.

Putem observa că cele două variabile sunt perfect și puternic corelate, fapt dovedit de

prezența valorii 1 pe diagonala principală.

Ecuația de regresie este Pofit= 25,69+0,0001*Cantitate.

Page 10: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 10

Se realizează o predicție a profitului în funcție de cantitățile de produse vândute. Așadar,

se realizează un grafic de tip Scatter Plot, selectând opțiunea Add Trendline.

Se poate observa faptul că profitul crește linear odată cu creșterea numărului de cantități

vândute.

Pentru a previziona profitul în funcție de cantitatea de produse vândute, am folosit funcția

FORECAST.

Dacă luna aceasta magazinul a vândut o cantitate de 802 produse, în luna următoare,

pentru o cantitate de 900 de produse, managerii se așteaptă la un profit de aproximativ 81354 lei.

y = 86.366x + 3805.4 R² = 0.0134

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

0 20 40 60 80

Axi

s Ti

tle

Axis Title

Profit

Profit

Linear (Profit)

Linear (Profit)

Page 11: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 11

Funcții financiare

Present Value

Managerii magazinului au luat decizia de a achiziționa un nou stivuitor, pentru a ușura

primirea produselor în depozit. Se estimează că în următorul an acest echipament va aduce un

venit anual de 400000 lei. Pentru finanțarea acestuia, compania are nevoie de un credit, acesta

fiind acordat cu o dobândă de 5%.

Page 12: Sisteme suport de decizie-proiect

Page 12

Future value

Conducerea magazinului dorește să încheie un contract cu nou depozit care să furnizeze

magazinului materii prime pentru fabricarea produselor de panificație. Astfel, va fi creat un

depozit de 5000 euro, cu o rată anuală a dobânzii de 4%, plătibilă lunar. Se va depune , timp de

un an la inceputul fiecărei luni, suma de 100 euro.

Net Present Value

Dacă firma ar investi 5000 € pentru crearea unui nou raion de produse, estimând veniturile

anuale ca fiind de 2500 €, 2750 €, managerul doreşte să ştie care ar fi valoarea prezentă netă a

acestei investiţii. Se cunoaşte şi rata anuală a inflaţiei: 6%.