A Walmart Inc. online rendelés adatainak elemzése

Juhász Dominik (2022) A Walmart Inc. online rendelés adatainak elemzése. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Juhasz_Dominik_YFFFRK.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	["document_typename_application/x-rar-compressed" not defined] Szakdolgozat mellékletek.rar Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (6MB)
	PDF BA_O_Juhasz_Dominik.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (164kB)
	PDF Juhász_Dominik.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (163kB)
	PDF Bírálat_Szilágyi Gábor.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (1MB)

Absztrakt (kivonat)

A szakdolgozatomban a Walmart Inc. szabadon elérhető online rendelés adatait elemeztem. A cél az volt, hogy felfedjem az egyes ismérvek közötti összefüggéseket, megállapítsam, hogy vannak-e összekapcsolódó termékek, a termékekre vonatkozóan elvégezzem a klaszter analízist és az idősorokat megvizsgáljam, ezen belül is a trendet és a szezonalitást. Úgy került a szakdolgozat felépítésre, hogy az egyes gyakorlati részek előtt röviden bemutatásra került az adott rész elmélete, illetve, hogy milyen programban kerül elvégzésre az adott folyamat. Az adattisztítás elvégzését követően megkezdtem az adatok vizsgálatát. Kijelenthető, hogy a minta, melyet vizsgáltam egy kis minta, melyben csak 48 tagállam rendelései szerepelnek. A termékek 3 fő kategóriába sorolhatóak, melyek az irodaszerek, a bútorok és technológiai termékek, melyek közül a technológiába tartozó termékek értékesítése adja a bevétel nagy részét. A komplexebb vizsgálatok megkezdése előtt készítettem egy leíró statisztikát, mely segítségével megvizsgáltam a bevételre és nyereségre vonatkozó adatokat, a nyereség esetében megállapítottam, hogy a mintában lévő rekordok több mint fele esetében veszteség keletkezik, illetve az is kiderült, hogy a leggyakoribb érték egy közel ezer dolláros veszteség. Egy kereséssel beazonosítottam, hogy ezen veszteséges összegek az asztal alkategóriába tartozó termékek értékesítéséhez kapcsolódnak, ebből kiindulva azt javasolnám a Walmart vezetésének, hogy vizsgáljuk felül ezen alkategóriába tartozó termékek esetében, hogy növelik az eladási árukat vagy olcsóbb beszállító után néznek, hogy csökkentsék a veszteséget. Ezt követően az ismérvek közötti kapcsolatokat vizsgáltam meg az IBM SPSS Statistics szoftverének segítségével. Először a minőségi ismérvek kapcsolatát vizsgáltam meg, hogy a tagállamnak van-e kapcsolata a termék alkategóriával és a vásárlói szegmenssel, valamint vásárlói szegmensnek a termékalkategóriával. Lényegében arra kerestem a választ, hogy befolyásoló tényező-e az, hogy melyik tagállamban lakik az adott megrendelő, az hatással van-e arra, hogy milyen alkategóriába tartozó termékeket rendel vagy hogy más vásárlói szegmensbe tartozók esetleg preferálnak-e valamilyen alkategóriába tartozó termékeket. A vizsgálatok alapján egyiknél sem áll fent kapcsolat. Az ismérvek közötti vegyes kapcsolatokat is elemeztem, igyekeztem minél több ismérv kapcsolatát megvizsgálni. Először a tagállam esetében néztem meg, hogy milyen kapcsolatai vannak a mennyiségi ismérvekkel. Az eredmények alapján a tagállam esetében kijelenthető, hogy az, hogy melyik tagállamban lakik a rendelő lényegében nincsen hatással vagy ha van, akkor is nagyon kis hatással van a mennyiségi ismérvekre. Ezt követően a termék alkategória hatását vizsgáltam meg, a bevétel esetében egy a közepesnél erősebb kapcsolat van és az alkategória 34,7%-ban magyarázza a bevétel alakulását, tehát az egyes alkategóriába tartozó termékekből nem mindegy mennyit rendelnek a vásárlók, egy diagram alapján a másoló és irodaigépek esetében a legnagyobb az átlagos bevétel, ezért érdemes lehet a Walmartnak ezen alkategóriákba tartozó termékek vásárlására ösztönözni vásárlókat. A profit és a termék alkategória ismérvek között gyenge kapcsolat van, kis magyarázó erővel, illetve a termék alkategória szállítási költséggel való kapcsolata esetében elmondhatjuk, hogy erős kapcsolat van az ismérvek között és 64,3%-ban magyarázza a szállítási költség alakulását az alkategória, és a bútorok esetében a legmagasabb a szállítási költség. Végezetül a vásárlói szegmens vonatkozásában is kerestem mennyiségi ismérvekkel való kapcsolatot, azonban a vizsgálatok eredménye alapján azt mondhatjuk, hogy nincs igazán hatással a vizsgált mennyiségi ismérvek alakulására. A mennyiségi ismérvekre vonatkozóan készítettem korreláció és regresszió vizsgálatot, a profit, bevétel és szállítási költség voltak a vizsgált ismérveim. A nyereség esetében a bevétellel való kapcsolatát vizsgáltam meg, látható volt, hogy a közöttük lévő kapcsolat az egy pozitív, a közepesnél erősebb kapcsolat és a nyereség alakulását 34,5%-ban magyarázza a bevétel. A bevétel vonatkozásában 3 mennyiségi ismérvvel vizsgáltam meg a kapcsolatát, ezek a termék egységár, a rendelt mennyiség és a szállítási költség. Látható volt, hogy mindegyikkel pozitív irányú a kapcsolata a bevételnek és egy közepesnél erősebb kapcsolata van ezen három ismérvvel, melyek több mint 50%-ban magyarázzák a bevétel alakulását. A regressziós függvény alapján látható volt, hogy azonos rendelt mennyiségű és egységárú termékek közül, amelyiknek egy dollárral nagyobb a szállítási költsége annak a bevétele átlagosan 62,93 dollárral lesz magasabb, amely egy elég nagy érték. A szállítási költségnek a termék egységárral és termékárréssel való kapcsolatát vizsgáltam. Az eredmények alapján látható volt, hogy az ismérvek közötti kapcsolat egy a közepesnél gyengébb kapcsolat, és a magyarázó ereje 20% alatt van. A szállítási költségnek megvizsgáltam a szállítási móddal való kapcsolatát is, itt látható volt, hogy egy közepesnél erősebb kapcsolat van az ismérvek között és több mint 50%-ban magyarázza a szállítási költség alakulását a szállítási mód. Itt érdekesség volt, hogy a teherautóval történt szállítás átlagos költsége magasabb, mintha repülővel szállítanák. Megpróbáltam készíteni egy bevásárló kosár elemzést is, viszont a rendelkezésre álló minta kis mérete következtében ez sikertelenül zárult, a vizsgálat nem adott ki összekapcsolódó termékeket, ilyen termékek közötti kapcsolatok megállapításához szükség lenne egy lényegesen nagyobb mintára. Készítettem egy klaszteranalízist, a bevétel, a rendelt mennyiség, a vásárlástól eltel napok száma számított mező és a termék árrés alapján. A könyök módszer segítségével 5 klasztert hoztam létre, majd megállapítottam, hogy az 5. klaszterbe tartoznak a top termékek. Az 1. klaszterbe tartozó 277 db termék pedig a kifutó termékek, mivel ezen klaszter esetében a legkedvezőtlenebbek az ismérvek esetében az átlag értékek, ezen termékeket érdemes lehet esetleg leárazni, vagy más ösztönzőkkel rávenni a vásárlókat, hogy minél hamarabb felvásárolják őket és kifussanak a Walmart üzleteiből. Végezetül az idősorok vizsgálatát néztem meg a rendelések számára és a bevételre vonatkozóan. Mindkettő esetében először azt vizsgáltam meg, hogy mintában szereplő években hogyan alakultak az értékek, a rendelések számának és a bevételnek is nagyon hasonló a grafikonja. A havi szezonalitást megvizsgálva látható, hogy a rendelések száma esetében az év elején alacsonyabb a rendelési kedv, leszámítva a májust, amikor is a legnagyobb értéket éri el a rendelések száma. A nyár egy alacsony júniusi értékkel indul, viszont innen egyenletesen növekszik az érték, az ősz közepével beindul egy csökkenés, mely novemberre éri el a mélypontot, ezt követően azonban emelkedés történik a decemberi hónapra. A rendelések darabszámának trendvonala alapján azt lehet mondani, hogy 2014-ben egy visszaesés történt, viszont 2015-ben az érték eléri a vizsgált időszakban a csúcsot. A bevétel szezonalitása esetében elmondható, hogy a bevétel átlag értéke januárban magas értékről indul, innen van egy csökkenés, mely egy kisebb növekedési részt leszámítva, nyár végéig tart, ahonnan viszont egyenletesen növekszik. Az is látható volt, hogy a bevétel szezonalitásának alakulását nem feltétlen az befolyásolja, hogy mennyi darabszámot rendelnek az egyes termék kategóriába sorolható termékekből, hanem hogy a bútor és technológia termékekből milyeneket rendelnek, mivel ezen két kategória adja a bevétel jelentős részét. A bevétel trendvonala esetében azt állapítottuk meg, hogy a trend a vizsgált időszakban hullámzóan csökken egészen 2014. április környékéig, ahonnan viszont egy erőteljes növekedésnek indul, ami körülbelül 2015. májusa körül csúcsosodik ki.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Konzulens(ek)

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	adatelemzés - adatbányászat, asszociáció, bevásárló központ(ok), klaszter(ek), korreláció-regresszió, statisztikai adatelemzés, statisztikai adatok
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2023. Ápr. 21. 09:45
Utolsó módosítás:	2023. Ápr. 21. 09:45

Actions (login required)

Tétel nézet