Анализ бизнес-ситуации в области продаж сканеров

Днепропетровский национальный университет

Факультет электроники, телекоммуникаций и компьютерных систем

Кафедра автоматических систем обработки информации

Курсовая работа

по дисциплине «Методы и способы

компьютерных информационных технологий»

Тема: «Анализ бизнес-ситуации в области продаж сканеров»

Выполнил:

студент гр. РС-05

Калиновский К.

Днепропетровск

2011

1 Постановка задачи

Предметом исследования настоящей курсовой работы (вариант №6 в списке заданий) является анализ бизнес ситуации в области продаж сканеров в г. Днепропетровске за период 2 октября – 17 декабря 2006 г. В Приложении 1, Параметры приводятся основные характеристики исследованных моделей сканеров. Всего к исследованию было привлечено 30 планшетных сканеров фирм-производителей BenQ, Canon, Epson, Genius, Hewlett Packard, Mustek, XEROX.

В список критериев исследования были включены такие характеристики сканеров: технология приема изображения (CCD или CIS), интерфейс подключения сканера к компьютеру (USB 1.1/2.0, а также FireWire), максимальная площадь сканирования (в мм x мм), оптическое и аппаратное (или механическое) разрешения (в dpi), битовая глубина цвета или разрядность на каналах входа и выхода (в битах), время предварительного сканирования (в секундах), время сканирования полноцветного изображения формата А4 при разрешении 400 dpi (в секундах), наличие слайд-модуля для сканирования прозрачных пленок, а также масса сканера (в кг). При анализе не были приняты во внимание такие критерии: интерполяционное (или программное) разрешение – может диктоваться типом установленного драйвера, диапазон оптических областей (во многом определяется разрядностью), качество драйвера (как правило, необходимый комплект ПО), возможность сетевого сканирования (в некоторых случаях зависит от драйвера). На основе этих данных была дана оценка самым оптимальным моделям.

В Приложении 1, Прайс-лист приведена стоимость моделей сканеров за период исследования. Все цены в приложении приведены в гривнах. В категории были включены минимальная и максимальная стоимость за неделю и изменение стоимости. Для удобства использования функции прогноза была построена эквивалентная таблица (см. в том же приложении). На основе этих данных был построен прогноз цен на период исследования на неделю вперед.

2 Использованные алгоритмы.

Математический и программный аппарат вычислений

При прогнозировании стоимости на период исследования и на неделю вперед была использовании стандартная функция MS Office Excel ПРЕДСКАЗ. Аргументами функции являются: массив известных значений X, массив известных значений Y, а также X, для которого будет находиться аппроксимация, где Y = f(X). В данном случае Y – это прогнозируемая цена, а X – порядковый номер недели, счет с начала периода исследования. После прогнозирования цены была посчитана средняя ошибка прогноза. См. Приложение 1, Прогноз.

Критерий «цена-продуктивность» выбирался исходя из следующих параметров:

тип интерфейса подключения, время предварительного сканирования, время сканирования полноцветного изображения формата А4 при разрешении 400 dpi, а также цена. Не были включены все остальные параметры сканеров, т.к. они являются составляющим критерия «качество». При выборе оптимальной модели по этому критерию использовали многокритериальный язык описания выбора. В данном случае сводили многокритериальную задачу к однокритериальной путем введения суперкритерия.

Введем суперкритерий

, который определяется по формуле:

, (1)

где ai– вес критерия, Σai = 1,

Si- нормировка,

qi- i-тый критерий.

Тогда наилучшая альтернатива:

X*= arg max{ q0[q1(x), q2(x) , … ,qp(x)] } (2)

Для данного случая определили такие коэффициенты:

интерфейс подключения: для USB 1.1 qi/Si = 0,7; для USB 2.0 qi/Si = 1.

Критерий	Нормировка	Вес критерия
Интерфейс подключения	0,2
Время предварительного сканирования, с	5	0,1
Время сканирования, с	12	0,3
Цена	320	0,4

При выборе оптимальной покупки по критерию «цена-производительность» не был учтен сканер Hewlett Packard Digital Sender 9200c т.к. его цена много больше цены любого из других сканеров и суперкритерий расходится. См. Приложение 1, Оптимальный.

Использование формул позволяет автоматизировать процесс вычислений в случае, если будут добавляться данные.