Курсовая работа (т): Применение информационных технологий обработки экономических данных при анализе рынка товаров и услуг (на примере производства хлебобулочных изделий)

Применение информационных технологий обработки экономических данных при анализе рынка товаров и услуг (на примере производства хлебобулочных изделий)

Тема: «Применение информационных технологий обработки экономических данных при анализе рынка товаров и услуг (на примере производства хлебобулочных изделий»

Оглавление

Введение

1. Определение условий задачи

1.1 Сегментация рынка

1.2 Выбор продавцов и товаров

1.3 Условия оптимизационной задачи

2. Разработка структуры таблицы для хранения и обработки исходной информации

3.Формирование сводной таблицы

4.Анализ динамики цен по каждому товару

5.Прогнозирование изменения цены по каждому товару

6.Решение оптимизационной задачи

7. Лист интерфейса

Заключение

Список литературы

Приложение

Введение

В настоящее время создание крупномасштабных информационно-технологических систем является экономически возможным, и это обусловливает появление национальных исследовательских и образовательных программ, призванных стимулировать их разработку.

Использование современных информационных технологий в сфере управления обеспечивает повышение качества экономической информации, ее точности, объективности, оперативности и, как следствие этого, возможности принятия современных управленческих решений.

Информационные технологии помогают хранить и анализировать различную экономическую информацию и осуществлять прогнозирование экономической деятельности. В данной курсовой работе использовались различные функции, предоставляемые информационными технологиями для решения поставленной задачи.

Целью курсовой работы является получение практических навыков использования современных информационных технологий при анализе и сегментации товаров и услуг.

Выполнение курсовой работы предусматривает решение следующих задач:

Подбор информации, характеризующий деятельность выбранных предприятий на данном сегменте рынка за некоторый период;

Определение основных показателей деятельности данных предприятий;

Прогнозирование показателей с использованием графических методов;

Решение оптимизационной задачи для получения наиболее эффективной системы основных показателей деятельности предприятия;

Разработка интерфейса для управления задачей с использованием возможностей табличного процессора Microsoft Excel.

. Определение условий задачи

.1 Сегментация рынка

За последние годы стоимость хлебобулочных товаров значительно возрасла. В частности это произошло из за подорожания сырья, которое используется для изготовления товаров данного типа.

Так, за последние 5-7 лет, стоимость хлебобулочных изделий возросла почти в два раза.

Сегмента́ция - разделение рынка на группы покупателей, обладающих схожими характеристиками, с целью изучения их реакции на тот или иной товар/услугу и выбора целевых сегментов рынка.

Сегментирование рынка - процесс разбивки потребителей или потенциальных потребителей на рынке на различные группы (или сегменты), в рамках которых потребители имеют схожие или аналогичные запросы, удовлетворяемые определенным комплексом маркетинга

Сегментация потребительского рынка может быть произведена по нескольким признакам: географическому, демографическому, психографическому, поведенческому, при этом каждому из этих признаков присущи свои переменные. Иногда компании для получения всеобъемлющей информации о покупателях выделяют сегменты на основе совокупности признаков.

Проведем сегментацию рынка хлебобулочных изделий (рис.1)

Рис. 1. Сегментация рынка

.2 Выбор продавцов и товаров

В данной курсовой работе в качестве объекта исследования был выбран магазин хлебобулочных изделий ООО «Хлеб да булка».

Исследования были проведены по следующим товарам: Хлеб черный, Хлеб белый «Батон», Струкла, Плетенка с маком, Лепешка с сыром, Булка с повидлом. Таких производителей как: "Брянский хлебокомбинат", "Людиновский хлебокомбинат", "Свежий хлеб", "Орловский хлебокомбинат", "Дятьковский хлебокомбинат", за период изменения цен с 01.01.2013 по 31.12.2013 года с выделением 12 периодов ( 12 месяцев).

.3 Условия оптимизационной задачи

Наконец, начнем сбор информации о деятельности выбранных продавцов/филиалов за Январь-Декабрь 2013 года, включительно.

Для того чтобы наглядно представить деятельность предприятий по производству товаров данного сегмента рынка, необходимо рассмотреть определённый период деятельности магазина и представить данные о динамике цен шести выбранных товаров, производимых пятью производителями.

. Разработка структуры таблицы для хранения и обработки исходной информации

После того как мы собрали все необходимую информацию разрабатываем структуру таблицы для хранения и обработки исходных данных. Для этого используем окно диалога. Затем по каждому интервалу времени ( а их у нас 12) рассчитываем среднюю цену на каждый товар по всем магазинам. Эту операцию мы осуществляем при помощи свободной таблицы. Наша таблица, предназначенная для хранения и обработки информации в программе Microsoft Excel, содержит следующие данные: наименование товара, период продажи, цену товара. (результаты приведены в приложении 1, ниже дан фрагмент таблицы).

оптимизационная задача интерфейс excel

Таблица 1. «Исходные данные»

.Формирование сводной таблицы

На основе таблицы с исходными данными необходимо рассчитать среднюю цену на каждый товар по всем производителям, с помощью сводной таблицы. Создать отчет сводной таблицы можно с помощью мастера сводных таблиц и диаграмм. Отчет сводной таблицы представляет собой интерактивную таблицу, с помощью которой можно быстро объединять и сравнивать большие объемы данных. Отчет сводной таблицы используется в случаях, когда требуется проанализировать связанные итоги, особенно для сравнения нескольких фактов по каждому числу из длинного списка обобщаемых чисел.

После вычисления средних значений сводная таблица будет иметь следующий размер: 1) количество строк = количеству интервалов времени; 2) количество столбцов = количеству товаров; 3) пересечение строк и столбцов = средней цене товара в определенный период

Таблица 2. «Свободная таблица»

4.Анализ динамики цен по каждому товару

На основании сводной таблицы построим графики динамики цен на каждый товар. Результаты представлены на графике 1:

График 1: «График цены»

5.Прогнозирование изменения цены по каждому товару

После построения графиков необходимо получить прогнозные значения цен на три периода вперед. Для прогнозирования используется линия тренда.

Линия тренда - это функция, уравнение которой наиболее точно описывает поведение функции, заданной в табличной форме. С помощью линии тренда можно составлять прогнозы вперед, назад или в обоих временных направлениях для заданного числа периодов. Все они вычисляются с помощью метода наименьших квадратов.

Линией тренда можно дополнить:

линейчатые диаграммы;

гистограммы;

графики;

XY (точечные) диаграммы.

Вид линии тренда выбирается после построения графика на основе данных сводной таблицы путем его сравнения с графиками уравнений (функций), описывающих линии тренда. Выбор осуществляется из следующего списка возможностей:

. Линейная

. Полиномиальная

, где  - константы.

. Логарифмическая

, где  - константы.

. Экспоненциальная

, где  - константы,  - основание натурального логарифма.

. Степенная

, где  - константы.

. Скользящее среднее

В данной курсовой работе мы использовали линейный тип линии тренда.

График 2: «Прогноз цен с помощью линии тренда»

Прогнозируемые цены продаж на следующий период полученные при помощи линии тренда составили:

Плетенка с маком: y = 0,0098x + 17,803

Хлеб белый «Батон»: y = 0,008x + 17,189

Струкла: y = 0,0108x + 16,255

Хлеб черный: y = -0,0077x + 16,6

Лепешка с сыром: y = 0,0021x + 13,22

Булка с повидлом: y = -0,0045x + 9,9545

6.Решение оптимизационной задачи

Для одного из продавцов (производителей) необходимо определить размеры партии каждого товара с целью получения максимальной прибыли при фиксированной сумме оборотного капитала. Для решения задачи необходима следующая информация по каждому товару:

прогнозируемая цена;

закупочная цена (себестоимость);

система скидок для каждого товара в зависимости от размера партии;

сумма оборотного капитала фирмы.

Пусть  - виды товаров ;

 - закупочная цена i-го вида товара;

 - прогнозируемая цена продажи i-го вида товара (ее получают с помощью линии тренда);

 - размер партии для i-го вида товара;

 - затраты на приобретение партии товаров;

 - сумма оборотного капитала фирмы;

 - прибыль.

Тогда зависимость закупочной цены от размера партии для i-го товара описывается функцией

Сумма затрат на приобретение товаров рассчитывается:

Общая прибыль вычисляется:

Нужно определить значения размеров партий (), при котором прибыль () будет максимальной. При этом необходимо учитывать ограничения:

После разработки математической модели необходимо определить структуру таблицы, с помощью которой будет решаться задача оптимизации, внести в нее исходные данные и необходимые формулы.

Оптимизационная задача направлена на получение результата о том, какое количество товара необходимо реализовать, чтобы полученная прибыль была максимальна, при этом необходимо учитывать установленный капитал фирмы.

Для того, чтобы решить данную задачу необходимо ввести розничную цену продажи для 13-ого периода, которая установлена с помощью прогноза цены (линия тренда), закупочную цену (процент от розничной цены -0,35), установленный капитал прибыли.

При поиске подходящего варианта решения задачи - подбор количества товара, в таблице автоматически отражается доход от продажи, скидки (для каждого товара скида в 10% устанавливается если товара было продано больше чем на 40 000 рублей), прибыль без учёта скидки, прибыль с учетом скидки, затраты. Все эти показатели рассчитываются как для отдельного товара, так и для всего объёма продукции. В итоге мы получаем необходимы объём продаж товаров, затраты и скидки на весь объём продукции, конечную прибыль и установленный капитал.

Для получения оптимального решения следует воспользоваться таким инструментом табличного процессора Excel, как «Поиск решения». Он дает возможность решать задачи со многими переменными, находить значения этих переменных, при которых значение целевой ячейки достигает максимума или минимума при заданных ограничениях.