METODA KLASYFIKACJI KLIENTÓW OPERATORA TELEFONII KOMÓRKOWEJ W ANALIZIE ZJAWISKA REZYGNACJI1
|
|
- Maciej Czyż
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 METODA KLASYFIKACJI KLIENTÓW OPERATORA TELEFONII KOMÓRKOWEJ W ANALIZIE ZJAWISKA REZYGNACJI1 PIOTR SULIKOWSKI, RYSZARD BUDZI SKI Politechnika Szczeci ska Streszczenie Rezygnacja klientów stanowi powa ny problem dla ka dego operatora telefonii komórkowej. Wystarczaj co wczesna identyfikacja potencjalnych rezygnuj cych mogłaby pozwoli utrzyma ich w sieci danego operatora. Proponuje si wieloetapow procedur badawcz, umo liwiaj c identyfikacj czynników wpływaj cych na odej- cia, a nast pnie opracowanie klasyfikacyjnego modelu badanego zjawiska osobno dla ka dego segmentu klientów. Opisana metoda pozwala uwzgl dnia zarówno zmienne liczbowe, jak i lingwistyczne, a tak e element czasu charakteryzuj cy dane z ró nych okresów z przeszło ci. Słowa kluczowe: eksploracja danych, zbiory przybli one, churn, CRM, telefonia komórkowa 1. Wprowadzenie Według GSM World Association, czyli organizacji, która zrzesza operatorów GSM [ang. Global System for Mobile communication] i regulatorów telekomunikacyjnych z całego wiata, pod koniec roku 2007 w technologii GSM aktywnych było niemal 2,9 miliarda kart SIM [ang. Subscriber Identity Module] w ponad 220 krajach i terytoriach. Stanowiło to ponad 86% cyfrowej komunikacji mobilnej na wiecie [1]. Z bada ankietowych, których wyniki podano w [2] wynika, e ok. 3/4 Polaków ma telefon komórkowy, przy czym 10-11% posiada wi cej ni jedn komórk. Według Urz du Komunikacji Elektronicznej na koniec 2007 roku w Polsce aktywnych było 34 mln kart SIM, a zatem wska nik penetracji kształtował si na poziomie ok. 90%. Telefonia mobilna to niezwykle konkurencyjny sektor rynku, gdy operatorzy usilnie zabiegaj o klientów ich liczba bezpo rednio przekłada si przecie na wielko przychodów [3]. Odsetek klientów rezygnuj cych z dotychczasowej sieci telefonii mobilnej w Europie i Stanach Zjednoczonych wynosi przeci tnie 24-36% rocznie [4] i jego zmiany wykazuj tendencj wzrostow. Według danych Urz du Komunikacji Elektronicznej polscy operatorzy znajduj si w cisłej czołówce odsetek klientów odchodz cych w zale no ci od sieci wynosił od 32,5% do 37,2% w samym tylko roku 2007, w którym to odł czono w sumie a 13,5 mln (!) kart SIM. Osoby, które przestaj by klientami danej firmy np. na rzecz jej bezpo redniej konkurencji mog w istotny sposób decydowa o kształcie rynku. Jest to szczególnie widoczne w przypadku przedsi wzi, w których koszty pozyskania klienta s niewspółmiernie wysokie do kosztów jego 1 W artykule przedstawiono wybrane elementy pracy mgra in. Piotra Sulikowskiego napisanej pod kierunkiem promotora prof. dra hab. in. Ryszarda Budzi skiego. Przygotowanie odno nej pracy mo liwe było m.in. dzi ki uczestnictwu w mi dzynarodowym programie konkursowym SAS Fellowship Program oraz współpracy z operatorami telefonii komórkowej.
2 114 Piotr Sulikowski, Ryszard Budzi ski Metoda klasyfikacji klientów operatora telefonii komórkowej w analizie zjawiska rezygnacji utrzymania. Problem odej jest najbardziej dotkliwy, gdy dotyczy grupy najwa niejszych, najbardziej dochodowych klientów, tych o wysokiej warto ci yciowej LTV [ang. lifetime value]. Dogł bne poznanie problemu i wiedza o tym, kim s klienci, których nie udało si zatrzyma mo e przyczyni si do przewagi konkurencyjnej danej firmy. Dopiero pod koniec ubiegłego wieku wiedz tak zacz to wykorzystywa, analizuj c dane i tworz c modele, które z wi kszym lub mniejszym powodzeniem pozwalały wskazywa rezygnuj cych klientów [5]. Co istotne, kiedy potencjalnych odchodz cych uda si ju poprawnie zidentyfikowa, koszt działa zapobiegawczych wcale nie musi by wysoki cz sto wystarczy nawi zanie bezpo redniego kontaktu z klientem, np. przeprowadzenie ankiety czy zwykłej rozmowy telefonicznej, wypytanie klienta o poziom jego satysfakcji itp. Powstaje jednak problem, w jaki sposób klasyfikowa klientów jako potencjalnie pozostaj cych lub odchodz cych, aby móc przedsi wzi kroki zmierzaj ce do zmniejszenia odsetka rezygnacji. Rozwi zanie mog przynie ró nego rodzaju metody eksploracji danych i odkrywania wiedzy. Dzi ki wykorzystaniu danych, które s standardowo gromadzone w bazach operatora (tzn. nawet bez trudniej dost pnych danych o sytuacji na rynku czy satysfakcji klienta) mo na próbowa opracowa wystarczaj co dokładny klasyfikacyjny model odej, a nast pnie przenie odkryte reguły rz dz ce zjawiskiem dla badanych klientów w przeszło ci na przyszło. W toku bada wykorzystywano pakiet oprogramowania SAS, pozwalaj cy na zautomatyzowan realizacj pewnych standardowych zada analitycznych. Zastosowany j zyk programowania to SAS 4GL [ang. 4th Generation Language]. Ponadto korzystano z programu ROSE2, udost pnianego dla celów naukowych przez Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Instytutu Informatyki Politechniki Pozna skiej [6]. 2. Utrzymanie i rezygnacja Zagadnienia omawiane w niniejszym artykule nale y umie ci w kontek cie jednej z ogólnych filozofii działania przedsi biorstwa, jakim jest zarz dzanie relacjami z klientami CRM [ang. Customer Relationship Management]. Mówi ona, e w ka dej dziedzinie i na ka dym etapie funkcjonowania firmy preferencje, wymagania i przyzwyczajenia klienta oraz umiej tne budowanie relacji z nim s najwa niejsze. Filozofia CRM-u uwzgl dnia fakt, e ka dy klient jest indywidualn jednostk, wskazuj c, i ka dego trzeba traktowa nie w sposób masowy, ale taki, jakiego by sobie yczył [7]. W informatyce CRM-em nazywany jest system informatyczny, który w istotny sposób przyczynia si do realizacji zarysowanej powy ej strategii. Utrzymanie (retencja, zatrzymanie) klienta odnosi si do powtórnego zakupu produktów lub ponownego skorzystania z usług danego dostawcy przez danego klienta. Retencja jest oczywi cie zjawiskiem pozytywnym dla firmy, chyba e dotyczy pewnej grupy osób przynosz cych firmie straty lub szkody. Zwykle jednak im wi ksza baza warto ciowych klientów, tym wi ksze przychody i zyski firmy. Ponadto osoby wielokrotnie korzystaj ce z oferty danego przedsi biorstwa (tzw. klienci stali) s zazwyczaj mniej wra liwi na wzrost cen; wiele osób skłonnych jest płaci wy sz cen za produkty firmy, która jest ju im znana, i któr darz zaufaniem [8]. Poj ciem przeciwstawianym utrzymaniu jest rezygnacja, lub inaczej odej cie, cz sto okre lane te jako churn [czyt. czern]. Oznacza ono całkowite zaprzestanie nabywania pewnych produktów/usług lub tylko zmian dostawcy. Nale ałoby si odnie do dwóch głównych typów churnu: przymusowego [ang. involuntary churn], i dobrowolnego [ang. voluntary churn].
3 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 16, W literaturze nie ma zgodno ci co do interpretacji ww. typów odej ; według autora mo na powy sze rozumie tak, e rezygnacja pierwszego rodzaju spowodowana jest okoliczno ciami, zazwyczaj niespodziewanymi, na które dostawca nie ma bezpo redniego wpływu, cho by zmian miejsca zamieszkania konsumenta poza obszar wiadczenia usług, jego zł sytuacj finansow czy te wzgl dami zdrowotnymi. Odej cie drugiego typu wynika [za ] z przyczyn, na które dostawca ma wpływ lub na które mo e skutecznie reagowa, np. braku satysfakcji z produktu, jego trudnej dost pno ci, dotychczasowych złych do wiadcze z nim, wzrostu opłat lub braku czytelno ci cennika, niskiej jako ci obsługi [9]. Stosowanych jest co najmniej kilka ró nych miar zjawiska. Najcz ciej stosowanym miernikiem jest tzw. wska nik rezygnacji CR [ang. churn rate], inaczej wska nik odej, wska nik utraty klienta lub wska nik churnu. Wyra a on redni roczny odsetek utraconych klientów [8]. Nale y wyja ni jednak, e wska nik utraty klienta mo e dotyczy okresów innych ni rok kalendarzowy. Ogólnie zatem okre la wielko grupy klientów, która nie dokonuje kolejnego zakupu w danej firmie w ci le okre lonym czasie (najcz ciej wynikaj cym ze specyfiki przedsi biorstwa i cyklu zakupowego) wzgl dem całej bazy klientów: n CR = c 100%, n gdzie n c liczba klientów, którzy nie dokonali powtórnego zakupu, n liczba wszystkich klientów. Wydaje si, e rzeczywist skal zjawiska opisuje wska nik, w którym liczba wszystkich klientów w mianowniku dotyczy pocz tku analizowanego okresu. Warto doda, e mened erowie firm dla uzyskania jak najlepszych warto ci wska nika cz sto preferuj tzw. wska nik odej netto, w którym uwzgl dniane s równie nowe osoby, zasilaj ce baz klientów firmy w analizowanym okresie. Nale y pami ta, e zjawisko odchodzenia klientów w specyficznych przypadkach nie musi by niekorzystne, podobnie jak utrzymywanie klientów nie zawsze jest opłacalne. Oczywi cie w zale no ci od polityki budowania lojalno ci w danej organizacji mo na podejmowa działania zmierzaj ce do zmiany klienta, którego nie warto utrzymywa, w takiego, który stanie si klientem warto ciowym i rentownym. Mo na zauwa y, i rezygnacja jest problemem niezwykle zło onym. Dlatego powszechne jest sformułowanie zarz dzanie churnem, okre laj ce zestaw działa zwi zanych z utrzymywaniem klientów i przeciwdziałaniem ich rezygnacjom. Przykładow struktur procesu zarz dzania rezygnacjami zaprezentowano na rys. 1. W bazie danych pokazanej na tym rysunku przechowywane s m.in. dane z biura obsługi klienta, dane dot. faktur i wykonanych operacji, dane benchmarkowe czy te dane z przeprowadzonych bada klientów dot. poziomu deklarowanej przez nich satysfakcji. Na ich podstawie nast puje identyfikacja potencjalnych odchodz cych oraz obliczanie yciowej warto ci klientów, co z kolei wykorzystywane jest do ich klasyfikacji. Klienci nierentowni powinni by sprawdzani pod k tem mo liwo ci ich transformacji w klientów rentownych. Je li oka e si to niemo liwe, firma prawdopodobnie powinna rozwa y rezygnacj z nich i uzna za kandydatów do odej cia przymusowego. Klienci rentowni lub maj cy chocia odpowiedni potencjał w tej kwestii zasługuj natomiast na wysiłki firmy zmierzaj ce do ich utrzymania. Efekty tych wysiłków, podobnie jak wyniki analiz bazy, wykorzystywane s do przewidywania mo liwych zachowa klientów. To z kolei mo e pozwoli na udoskonalenie całego procesu i prób eliminacji niektórych przyczyn rezygnacji. Warto prócz tego zauwa y, e
4 116 Piotr Sulikowski, Ryszard Budzi ski Metoda klasyfikacji klientów operatora telefonii komórkowej w analizie zjawiska rezygnacji wspomniana wcze niej identyfikacja potencjalnych odchodz cych, której w głównej mierze dotyczy niniejszy artykuł, znajduje si w centralnym miejscu opisywanego procesu [4]. baza danych kandydaci do odej cia przymusowego klienci nierentowni transformacja w klienta rentownego eliminacja przyczyn churnu identyfikacja potencjalnych odchodz cych obliczanie LTV klienta klienci rentowni predykcja przyszłych zachowa tworzenie i realizacja strategii utrzymania ródło: opracowanie własne na podst. [4] 3. Problem identyfikacji rezygnuj cych Rys. 1. Proces zarz dzania churnem Mo na zatem powiedzie, e kluczowym elementem zarz dzania churnem jest identyfikacja rezygnuj cych. Cho przewa nie trudno zbada, co dokładnie jest przyczyn odej cia konkretnego klienta, niezwykle wskazane byłoby, eby operator potrafił zidentyfikowa sytuacj wysokiego ryzyka, w której abonent zaczyna zastanawia si nad odej ciem lub te jest wysokie prawdopodobie stwo, i przestanie wywi zywa si z płatno ci, co b dzie skutkowa jego odł czeniem. W obu przypadkach, gdyby operator potrafił przewidzie takie sytuacje, mógłby spróbowa zapobiec odej ciom i maksymalizowa swój zysk aktualny, jak i przyszły. Przykładowo mo e zaproponowa specjaln ofert lojalno ciow (w pierwszym przypadku) czy te zasugerowa przej cie z systemu abonamentowego na bezabonamentowy (w drugim przypadku). Sygnałem wskazuj cym na ryzyko rezygnacji klienta z usług mo e by np. kontakt z działem obsługi klienta, gdzie u ytkownik sieci dowiaduje si o skutki przedwczesnego zerwania umowy lojalno ciowej. Innym niepokoj cym sygnałem mo e by zmiana zachowania u ytkownika sieci
5 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 16, dot. np. czasu trwania rozmów, wysoko ci opłat za poł czenia, docelowych numerów poł cze czy odległo ci pomi dzy rozmówcami [10]. Dla celów identyfikacji potencjalnych rezygnuj cych mo na zatem bada cechy i zachowania klientów. Badanie takie słu y mo e odkrywaniu reguł rz dz cych zjawiskiem odej pomocne s tu metody eksploracji danych [ang. data mining] i odkrywania wiedzy w bazach danych KDD [ang. Knowledge Discovery in Databases]. Według definicji wiod cej agencji badawczokonsultingowej Gartner eksploracja danych to proces odkrywania znacz cych powi za, wzorców lub tendencji poprzez dokładne badanie du ych ilo ci danych przechowywanych w repozytoriach. Data mining wykorzystuje techniki rozpoznawania wzorców, jak te metody statystyczne i matematyczne [11, tłum. własne]. Eksploracja jest nazywana tak e zgł bianiem, dr eniem, ekstrakcj lub wydobywaniem danych2. Jednym z mo liwych podej do eksploracji danych i odkrywania wiedzy w analizie rezygnacji jest to wykorzystuj ce teori zbiorów przybli onych. Godn odnotowania ciekawostk jest, e sam twórca wspomnianej teorii, czyli Z. Pawlak, w [12] omawia metod jej wykorzystania na przykładzie wła nie odej klientów w telekomunikacji, co mo na w pewnym sensie uzna za fakt znamienny. W analizach opartych na tej teorii zazwyczaj uwzgl dnia si dane za jeden wybrany okres lub te jednakowo traktuje si dane z ró nych okresów. Ewentualnie te same czynniki dla ró nych okresów traktuje si jako de facto ró ne czynniki. Pewn wad tych podej jest to, e albo w niewystarczaj cy sposób uwzgl dniaj uwarunkowania czasowe gromadzonych danych, albo te nie pozwalaj ró nicowa danych pochodz cych z ró nych okresów w czytelny sposób. Wydaje si, e czas, jak wiadomo ma bardzo istotne znaczenie dla postrzegania rzeczywisto ci [13] i dobrze byłoby móc uwzgl dnia jego znaczenie w prowadzonych analizach. 4. Procedura analityczna Opisywana dalej procedura badawcza została wypracowana przez autora dla celu predykcji rezygnacji klientów, a tak e poznania reguł dot. cech i zachowa klientów w kontek cie tego zjawiska. Jej wst pny zarys przedstawiono wcze niej m.in. w [14]. Nale y zaznaczy, e proponowana procedura, w zgodzie z zało eniami popularnej metodologii CRISP-DM [ang. Cross-Industry Standard Process for Data Mining], pozwala na interwencj analityka na ka dym z etapów, a tak e powrót do faz wcze niejszych, tak aby uzyska jak najlepsze wyniki. Co wa ne, w opisywanej procedurze autor zakłada wykorzystanie danych z n okresów t i (i={- n+1,..., 0}): ostatniego okresu poddawanego analizie (t 0 ), ale tak e dodatkowo okresów wcze niejszych (t -1, t -2 itd.), ró nicuj c ich wpływ na tworzony regułowy model. Etapy tej procedury prezentuj si nast puj co: 1. Okre lenie zało e i przygotowanie danych. 2. Przegl dowa analiza danych. 3. Segmentacja klientów. 4. Analiza korelacji. 5. Badanie współliniowo ci. 6. Regresja logistyczna z metod wyboru krokowego. 7. Odkrywanie reguł z uwzgl dnieniem uwarunkowa czasowych. 2 Autorowi wydaje si, e dwa ostatnie okre lenia nie s jednak najbardziej trafne, gdy mog sugerowa zwykłe pobieranie danych z bazy, a nie ich twórcz analiz.
6 118 Piotr Sulikowski, Ryszard Budzi ski Metoda klasyfikacji klientów operatora telefonii komórkowej w analizie zjawiska rezygnacji Na pocz tku pierwszego etapu nale y przede wszystkim ustali, jaki dokładnie rodzaj rezygnacji podlega b dzie analizom i jak definiowane b dzie zdarzenie odej cia. Ponadto trzeba zdecydowa, co b dzie jednostk analiz czy b dzie to pojedyncza karta SIM czy te ka dy klient, który to mo e mie wi cej aktywnych kart i telefonów. Mo na na przykład przyj, e analizowane b d karty SIM aktywne na pocz tku okresu i na podstawie statusu ich aktywno ci na koniec badanego okresu warto zmiennej zale nej przyjmowa b dzie warto 0 (gdy karta nie pozostaje aktywna, czyli klient rezygnuje) lub 1 (w przeciwnym wypadku). Zakłada si, e badane s przynajmniej 2 kolejne równe co długo ci okresy z przeszło ci (czyli t 0, t -1 ), poprzedzaj ce pewien okre lony moment czasu. Ze wzgl du na charakter analizowanego zjawiska wydaje si logiczne, e zachowania klientów w ostatnim okresie (t 0 ) powinny by najbardziej istotne dla odkrywania reguł, które rz dz churnem i wykrywania zmiennych z nim powi zanych. W zwi zku z tym przyjmuje si, e okres t 0 ma zatem charakter priorytetowy i w pewnym sensie nadrz dny w stosunku do wszystkich okresów wcze niejszych. Ze wzgl du m.in. na cykl zmian ofertowych w sieciach komórkowych, proponuje si rozpatrywanie okresów półrocznych lub trzymiesi cznych. W ramach ka dego z analizowanych okresów t i uwzgl dniana b dzie odpowiednia liczba miesi cznych okresów rozliczeniowych (billingowych). Jeden z nich uznawany jest za miesi c bazowy, wzgl dem którego prowadzone s pewne obliczenia dynamiki itp., i po którym dla danego klienta nie uwzgl dnia si ju kolejnych miesi cy. Dla klientów nierezygnuj cych jako miesi c bazowy mo na przyjmowa ostatni z miesi cy ka dego z analizowanych okresów. Dla klientów rezygnuj cych lepiej jednak przyjmowa miesi c wcze niejszy, tzn. taki, w którym proces decyzyjny klienta dot. odej cia jeszcze si nie zako czył. Nale y uwzgl dni tak e pewne uwarunkowania techniczne operatora, gdy cz sto zdarza si, e po odej ciu klienta przez pewien czas, np. 2 miesi ce, figuruje on jako obiekt aktywny w systemie billingowym. Tak sytuacj nale ałoby zidentyfikowa, aby wła ciwie okre li bazowy miesi c rozliczeniowy. Z drugiej strony oczywi cie trzeba uwa a, aby nie si ga zbyt daleko wstecz dla danego okresu t i, gdy mo na natrafi na czas kiedy klient nie my lał jeszcze o rezygnacji. Przydatna jest tu oczywi cie pewna wiedza dziedzinowa. Na tym etapie poza tym warto popracowa nad dobrym zrozumieniem danych ródłowych i ich reprezentacj docelow. Z tego wzgl du bardzo cz sto jest to etap najbardziej pracoi czasochłonny; wymaga du ej wiedzy dot. zarówno modelowania, jak i wiedzy dziedzinowej. W du ej mierze od wła ciwego przygotowania danych zale e mo e ostateczna u yteczno opracowywanego modelu. Na kolejnym etapie procedury dokonuje si przegl dowej analizy danych, zwłaszcza dla okresu uznawanego za priorytetowy, czyli t 0. Dobrze jest np. dokładnie rozpozna typy cech, okre lanych przez zmienne w badanym zbiorze. W ramach przegl dowej analizy danych dobrze jest dokona syntetycznego opisu statystycznego badanej zbiorowo ci, przeanalizowa rozkłady empiryczne zmiennych, czy te zwróci uwag na to, jakie ewentualne czynniki badanego zjawiska nie zostały uwzgl dnione w posiadanym zbiorze danych. W nast pnym kroku wskazana jest segmentacja klientów na tzw. grupy wzgl dnie jednorodne. Trudno bowiem przyj, e identyczne reguły rz dz zachowaniami klientów np. abonamentowych i bezabonamentowych, czy te indywidualnych i biznesowych. Pewne wzgl dnie homogeniczne grupy przez samych operatorów nawet traktowane s zazwyczaj w ró ny sposób, co wpisuje si
7 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 16, zreszt w popularn strategi tzw. działa zró nicowanych, okre lan jako tworzenie odr bnych strategii marketingowych dostosowanych dla potrzeb i oczekiwa ró nych grup klientów [15]. Ró nice mi dzy poszczególnymi grupami dotyczy mog tak e zakresu zmiennych, jakimi opisa mo na klientów. Je eli analityk uzna to za celowe, mo na pokusi si o jeszcze dalej id c segmentacj, np. w oparciu o tzw. taksonomi rozmyt. Sugeruje si, aby nast pne etapy procedury realizowa osobno dla ka dej z grup. Analiza korelacji przeprowadzana jest w kolejnym etapie. Stosuje si ró nego rodzaju miary korelacji. Nale y jednak pami ta, e nie ka d miar da si zastosowa dla ka dego typu zmiennych. Dobrze te, gdy wybrane współczynniki korelacji lub ich pochodne s mi dzy sob porównywalne, tak e mo na próbowa uszeregowa potencjalne predyktory według ich wpływu na zmienn zale n. Warto stosowa tzw. grup miar typu PRE [ang. Proportion/Percentage Reduction in Error], które s na poziomie ilorazowym, co pozwala podejmowa próby wnioskowania nt. wzgl dnej wa no ci poszczególnych zmiennych obja niaj cych. Poniewa wst pny model badanego zjawiska tworzony b dzie przy pomocy regresji logistycznej, pewien problem stanowi współliniowo [ang. collinearity], która wyst puje, kiedy mo na zaobserwowa silne zwi zki liniowe pomi dzy zmiennymi obja niaj cymi. Je li pewne zmienne s silnie współliniowe, trudno uzyska dobre oszacowanie ich wpływu na zmienn obja nian. Je eli pewna zmienna obja niaj ca b dzie mocno powi zana z inn zmienn obja niaj c, a nie b dzie mocno zwi zana ze zmienn zale n, przyjmuje si, e wówczas jedna z pary zmiennych niezale nych b dzie wył czona z analizy regresji. Gdy jednak nie para zmiennych jest silnie skorelowana, lecz w zale no ci mi dzy sob uwikłanych jest wiele zmiennych, opisane podej cie mo e nie by wystarczaj ce. Warto wówczas skorzysta z odpowiednich statystyk diagnozuj cych tzw. wielowspółliniowo [ang. multicollinearity]: tolerancji i czynnika inflacji wariancji VIF [ang. Variance Inflation Factor]. Do wst pnego modelowania badanego zjawiska na podstawie danych z okresu t 0 proponuje si zastosowa metod wielokrotnej binarnej regresji logistycznej, metody bardzo popularnej i ch tnie stosowanej w badaniach marketingowych. Poniewa pod uwag brane s obserwacje nt. ró nych klientów z tylko jednego okresu, mo na przyj, e zało enie o niezale no ci obserwacji jest tu spełnione. Na tym etapie procedury dokonuje si równie wyboru zmiennych do ko cowego modelu. Mniejsza liczba zmiennych ułatwia badaczowi obj cie umysłem zale no ci opisywanych przez model. Trzeba tak e pami ta, e ka da kolejna zmienna w równaniu regresji powodowa mo e wzrost oczekiwanych bł dów predykcji. Do wyboru zmiennych do modelu proponuje si wykorzystywa tzw. metod wyboru krokowego stepwise z poziomem istotno ci dla wej cia =0,16 [16] i poziomem istotno ci dla wyj cia =0,10. Ponadto wydaje si, e wskazane jest, aby analityk dysponował odpowiedni wiedz teoretyczn lub t wynikaj c z wcze niejszych do wiadcze dot. analizowanego zjawiska. Dzi ki temu mógłby korygowa ewentualne wnioski wynikaj ce z samych danych, w tym list uwzgl dnianych w ko cowym modelu zmiennych. W ko cu generowany jest regułowy model badanego zjawiska uwzgl dniaj cy i ró nicuj cy dane pochodz ce z ró nych okresów z przeszło ci. Do odkrywania reguł metod zbiorów przybli onych proponuje si wykorzystywa prób zrównowa on, tj. o równej lub zbli onej liczbie obiektów nale cych do ka dej z dwóch klas zmiennej decyzyjnej, czyli klientów pozostaj cych i rezygnuj cych. Odpowiednio du e próby losowe powinny zosta wygenerowane dla ka dego z okresów t i.
8 120 Piotr Sulikowski, Ryszard Budzi ski Metoda klasyfikacji klientów operatora telefonii komórkowej w analizie zjawiska rezygnacji Proponuje si uwzgl dnia tylko te zmienne obja niaj ce, które dobrano w poprzednich etapach i bez konieczno ci dalszego redukowania zbioru atrybutów. Sugeruje si podział tabeli informacyjnej dla okresu t 0 w stosunku 2:1 na cz ucz c (2m obiektów) i cz testow (m obiektów). Dodatkowo dla okresu t 0 proponuje si spo ród pozostałych obiektów w zbiorze wylosowa m przykładów o proporcjach przynale no ci do poszczególnych konceptów decyzyjnych odpowiadaj cych rzeczywisto ci (próba nie zrównowa ona). Dla wcze niejszych okresów t i losuje si zrównowa one próby po 2m obiektów ka da. Nast pnie zdyskretyzowa nale y warto ci zmiennych, chyba e analizowany zbiór jest ju w pełni zdyskretyzowany, np. zawiera tylko zakodowane warto ci lingwistyczne. Przyjmuje si, e normy dyskretyzacji wyznaczane s na podstawie ostatniego okresu t 0, a nast pnie aplikuje si je dla okresów wcze niejszych. Mo na zdecydowa si na wybór kilku metod dyskretyzacji i porówna, jakie efekty przynosz dla badanego zbioru danych. Ze wzgl du na mo liwe zmiany dziel ce poszczególne okresy wydaje si, e nale y ró nicowa wpływ danych z poszczególnych okresów t i na odkrywan wiedz regułow. Realizacja tego postulatu w proponowanej metodzie odbywa si poprzez po rednie wpływanie na wsparcie odkrywanych reguł decyzyjnych. Przyjmuje si, e w analizowanym zbiorze obserwacje z okresu poprzedniego mog by ł czone ze zwielokrotnionymi obserwacjami z okresów nast pnych. Proces zwielokrotnienia autor nazywa dalej równie klonowaniem. Kwesti istotn dla wnioskowania jest tutaj ustalenie, jakie zmiany dziel poszczególne okresy w stosunku do nadrz dnego okresu t 0. Wprowadza si współczynnik klonowania cc [z ang. cloning coefficient]. Dla ka dego z analizowanych okresów t i współczynnik cc i ustalany jest przez eksperta dziedzinowego na podstawie zmian dziel cych okresy. Niech cc i C (i={-n+1,..., 0}przy n analizowanych okresów). W najprostszym przypadku, gdy analizie poddawane s tylko 2 okresy: t 0 oraz t -1, ekspert okre lałby, o ile wi kszy wpływ na generowane reguły miałyby mie zachowania klientów z ostatniego okresu w stosunku do okresu poprzedniego. Przykładowo, je eli cc 0 = 2, a cc -1 = 1, wówczas dane z ostatniego okresu uwa ane s za dwa razy bardziej istotne ni te z okresu poprzedniego. Dla wi kszej liczby badanych okresów t i ci g warto ci cc i mo e odzwierciedla zarówno liniowy jak i nieliniowy charakter zale no ci mi dzy kolejnymi okresami. Warto zauwa y, e ekspert mo e tak e wył cza wybrane okresy z analiz (np. ze wzgl du na zbyt du e zmiany, jakie je dziel w stosunku do t 0 ). Wówczas dla tych okresów t i okre li odpowiednie cc i = 0. Po przygotowaniu ko cowego zbioru dokonuje si indukcji reguł. Warto nast pnie przeanalizowa powstałe reguły pod k tem miar je opisuj cych, np. siły, pewno ci, pokrycia itp. Dla analityka zainteresowanego zrozumieniem badanego zjawiska szczególnie cenne mog by reguły o najwi kszej sile. Warto te rozwa a reguły nie w kategoriach deterministycznych, lecz probabilistycznych, przybli onych, tzn. uwzgl dnia reguły nie do ko ca pewne, ale pozwalaj ce przyporz dkowa analizowane obiekty z wi kszym prawdopodobie stwem do jednej klasy ni innej. 5. Podsumowanie Problem zjawiska rezygnacji jest niezwykle istotny dla funkcjonowania wielu firm. Szczególne miejsce zajmuj po ród nich operatorzy telefonii komórkowej. Umiej tno wskazania, którzy klienci mog planowa np. przej cie ze swoim numerem do operatora konkurencyjnego, zadecydowa mo e o przewadze konkurencyjnej operatora. Skuteczna klasyfikacja pozwala na przedsi wzi cie rodków zaradczych, które mog doprowadzi do utrzymania klienta, a co za tym
9 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 16, idzie zapewni firmie trwałe zyski. Niew tpliwie jest to jedna z przyczyn, dla których zainteresowanie metodami eksploracji danych i odkrywaniem wiedzy w biznesie nieustannie ro nie. Zaproponowana procedura pozwala na zautomatyzowany wybór predyktorów i bogat mo liw interpretacj zwi zków mi dzy nimi a zmienn obja nian. Uwzgl dnianie czasu pozwala ró nicowa dane pochodz ce z ró nych okresów i w lepszy sposób czerpa z nich wiedz ni gdyby traktowane były one identycznie. Proponowane podej cie uwzgl dniaj ce dane z przeszło ci bardziej odległej ni okres t 0 nabiera ponadto szczególnego znaczenia dla analiz, w których dysponuje si przekrojowym zbiorem danych nt. pewnej stosunkowo niewielkiej liczby przykładów, ale z wielu okresów z przeszło ci. Wówczas ograniczanie si tylko do okresu ostatniego mo e nawet uniemo liwia odkrycie reguł, zwłaszcza przy odpowiednio du ej liczbie atrybutów. Z drugiej strony jednakowe traktowanie danych z ró nych okresów mo e zupełnie nie mie sensu, gdy ignorowałoby de facto poj cie czasu i zmian, jakie w nim zachodz. Co istotne, proponowana metoda pozwala tak e na interwencje eksperta i analityka niemal w ka dym momencie. Na zako czenie warto doda, e metod zastosowano do opracowania klasyfikacyjnego modelu rezygnacji klientów abonamentowych dla jednego z operatorów komórkowych. Uzyskane wyniki okazały si bardzo zadowalaj ce. Ze wzgl du na ograniczenie miejsca zostan one szczegółowo zaprezentowane w nast pnych planowanych publikacjach. Bibliografia 1. GSM World News Statistics [online]. GSM World Association, [dost p 21 maja 2008]. Dost pny w Internecie: < /news/statistics/index.shtml>. 2. T. widerek: Aktywnych kart SIM jest o 7,5 mln mniej ni według GUS. W: Gazeta Prawna [online] [dost p 21 maja 2008]. Dost pny w Internecie: < ej_niz_wedlug_gus.html>. 3. Sulikowski P., Budzi ski R.: Zastosowanie teorii zbiorów przybli onych do definiowania reguł zachowania si klientów operatora telefonii komórkowej. W: Drelichowski L. (red.): Studia i materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarz dzania Wiedz, t. 4. Bydgoszcz: PSZW, 2005, s Strouse K.G.: Customer-Centered: Telecommunications Services Marketing. Norwood, MA: Artech House, Dyché J.: CRM. Relacje z klientami. Gliwice: HELION, Laboratory of Intelligent Decision Support Systems of the Poznan University of Technology: ROSE2 2.2 (build ) [online]. Pozna : Politechnika Pozna ska, 2004 [dost p 10 lutego 2008]. Dost pny w Internecie: < 7. Langford-Wood N., Salter B.: CRM in a week. London: Hodder & Stoughton, Rudawska E.: Lojalno klientów. Warszawa: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Sulikowski P.: Zastosowanie teorii zbiorów przybli onych w analizie lojalno ci jako element systemu zarz dzania relacjami z klientami (CRM). W: Kiełtyka L. (red.):
10 122 Piotr Sulikowski, Ryszard Budzi ski Metoda klasyfikacji klientów operatora telefonii komórkowej w analizie zjawiska rezygnacji Multimedia w biznesie i edukacji. Białystok: Fundacja Współczesne Zarz dzanie, 2005, t.ii, s Todman Ch.: Projektowanie hurtowni danych. Zarz dzanie kontaktami z klientami (CRM). Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, The Gartner Glossary of Information Technology and Acronyms and Terms [online]. [Stamford, CT]: Gartner Inc., 2004 [dost p: 10 maja 2008]. Dost pny w Internecie: < 12. Pawlak Z.: Rough set theory and its applications. Journal of Telecommunications and Information Technology 2002, Nr 3, s Budzi ski R.: Komputerowy system przetwarzania danych ekonomiczno-finansowych w przedsi biorstwie. Warszawa-Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczeci skiego, 2000, Seria Badania Systemowe, t.24, Instytut Bada Systemowych PAN. 14. Sulikowski P.: Mobile Operator Customer Classification in Churn Analysis. In: Proceedings of the SAS Global Forum 2008 Conference, , San Antonio, Texas. SAS Institute Inc., Cary, NC, 2008, Paper Drelichowski L.: Elementy teorii i praktyki zarz dzania z technikami informacyjnymi w przedsi biorstwie. Bydgoszcz: Wydawnictwa Uczelniane Akademii Techniczno- Rolniczej, Shtatland E.S., Kleinman K., Cain E.M.: Stepwise Methods in Using SAS PROC LOGISTIC and SAS Enterprise Miner for Prediction. In: Proceedings of the 28th Annual SAS Users Group International Conference, Seattle, WA, March 30 April 2, Cary, NC: SAS Institute Inc, 2003, Paper
11 POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 16, MOBILE OPERATOR CUSTOMER CLASSIFICATION METHOD IN CHURN ANALYSIS Summary Customer churn is a grave problem for all mobile operators. Early identification of potential churners could help retain them in the operator s network. A multistage research procedure is proposed. It allows the identification of significant churn factors and then the establishing of a classification model of the phenomenon for each customer segment. The method outlined in the paper relies on both qualitative and quantitative data as well as takes into account the element of time, which characterises data from different periods. Keywords: data mining, rough sets, churn, CRM, mobile telephony Piotr Sulikowski Katedra Systemów Informatycznych Zarz dzania Instytut Systemów Informatycznych Ryszard Budzi ski Dyrektor Instytutu Systemów Informatycznych Wydział Informatyki Politechniki Szczeci skiej Szczecin, ul. ołnierska psulikowski@wi.ps.pl rbudzinski@wi.ps.pl
ZAANGA OWANIE PRACOWNIKÓW W PROJEKTY INFORMATYCZNE
ZAANGA OWANIE PRACOWNIKÓW W PROJEKTY INFORMATYCZNE LESZEK MISZTAL Politechnika Szczeci ska Streszczenie Celem artykułu jest przedstawienie metody rozwi zania problemu dotycz cego zaanga owania pracowników
Bardziej szczegółowoHarmonogramowanie projektów Zarządzanie czasem
Harmonogramowanie projektów Zarządzanie czasem Zarządzanie czasem TOMASZ ŁUKASZEWSKI INSTYTUT INFORMATYKI W ZARZĄDZANIU Zarządzanie czasem w projekcie /49 Czas w zarządzaniu projektami 1. Pojęcie zarządzania
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA DLA UCZESTNIKÓW ZAWODÓW ZADANIA
INSTRUKCJA DLA UCZESTNIKÓW ZAWODÓW 1. Zawody III stopnia trwają 150 min. 2. Arkusz egzaminacyjny składa się z 2 pytań otwartych o charakterze problemowym, 1 pytania opisowego i 1 mini testu składającego
Bardziej szczegółowoWarunki Oferty PrOmOcyjnej usługi z ulgą
Warunki Oferty PrOmOcyjnej usługi z ulgą 1. 1. Opis Oferty 1.1. Oferta Usługi z ulgą (dalej Oferta ), dostępna będzie w okresie od 16.12.2015 r. do odwołania, jednak nie dłużej niż do dnia 31.03.2016 r.
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. wykład 1 dr inż. Agata Klaus-Rosińska
Zarządzanie projektami wykład 1 dr inż. Agata Klaus-Rosińska 1 DEFINICJA PROJEKTU Zbiór działań podejmowanych dla zrealizowania określonego celu i uzyskania konkretnego, wymiernego rezultatu produkt projektu
Bardziej szczegółowoEdycja geometrii w Solid Edge ST
Edycja geometrii w Solid Edge ST Artykuł pt.: " Czym jest Technologia Synchroniczna a czym nie jest?" zwracał kilkukrotnie uwagę na fakt, że nie należy mylić pojęć modelowania bezpośredniego i edycji bezpośredniej.
Bardziej szczegółowoJak usprawnić procesy controllingowe w Firmie? Jak nadać im szerszy kontekst? Nowe zastosowania naszych rozwiązań na przykładach.
Jak usprawnić procesy controllingowe w Firmie? Jak nadać im szerszy kontekst? Nowe zastosowania naszych rozwiązań na przykładach. 1 PROJEKTY KOSZTOWE 2 PROJEKTY PRZYCHODOWE 3 PODZIAŁ PROJEKTÓW ZE WZGLĘDU
Bardziej szczegółowoCASE CPI może być wczesnym wskaźnikiem tendencji zmian cen w gospodarce
23.11.2015 CASE CPI może być wczesnym wskaźnikiem tendencji zmian cen w gospodarce Autor: Wieczorna Image not found http://wieczorna.pl/uploads/photos/middle_ (Źródło: http://www.case-research.eu/en/node/59021)
Bardziej szczegółowoPodstawa prawna: Ustawa z dnia 15 lutego 1992 r. o podatku dochodowym od osób prawnych (t. j. Dz. U. z 2000r. Nr 54, poz. 654 ze zm.
Rozliczenie podatników podatku dochodowego od osób prawnych uzyskujących przychody ze źródeł, z których dochód jest wolny od podatku oraz z innych źródeł Podstawa prawna: Ustawa z dnia 15 lutego 1992 r.
Bardziej szczegółowoObjaśnienia do Wieloletniej Prognozy Finansowej na lata 2011-2017
Załącznik Nr 2 do uchwały Nr V/33/11 Rady Gminy Wilczyn z dnia 21 lutego 2011 r. w sprawie uchwalenia Wieloletniej Prognozy Finansowej na lata 2011-2017 Objaśnienia do Wieloletniej Prognozy Finansowej
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych
Podstawowe pojęcia: Badanie statystyczne - zespół czynności zmierzających do uzyskania za pomocą metod statystycznych informacji charakteryzujących interesującą nas zbiorowość (populację generalną) Populacja
Bardziej szczegółowoSegmentacja i plasowanie dr Grzegorz Mazurek. Wybór rynku docelowego. Istota segmentacji
Segmentacja i plasowanie dr Grzegorz Mazurek Wybór rynku docelowego Istota segmentacji Do rzadkości należy sytuacja, w której jedno przedsiębiorstwo odnosi znaczne sukcesy w sprzedaży wszystkiego dla wszystkich
Bardziej szczegółowoEfektywna strategia sprzedaży
Efektywna strategia sprzedaży F irmy wciąż poszukują metod budowania przewagi rynkowej. Jednym z kluczowych obszarów takiej przewagi jest efektywne zarządzanie siłami sprzedaży. Jak pokazują wyniki badania
Bardziej szczegółowoProjektowanie bazy danych
Projektowanie bazy danych Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeo wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana
Bardziej szczegółowoPolitechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa
Zamawiający: Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej 00-662 Warszawa, ul. Koszykowa 75 Przedmiot zamówienia: Produkcja Interaktywnej gry matematycznej Nr postępowania: WMiNI-39/44/AM/13
Bardziej szczegółowoOGÓLNOPOLSKIE STOWARZYSZENIE KONSULTANTÓW ZAMÓWIEŃ PUBLICZNYCH 00-074 Warszawa, ul. Trębacka 4 e-maill: biuro@oskzp.pl
OGÓLNOPOLSKIE STOWARZYSZENIE KONSULTANTÓW ZAMÓWIEŃ PUBLICZNYCH 00-074 Warszawa, ul. Trębacka 4 e-maill: biuro@oskzp.pl Warszawa, 10 czerwca 2013 r. Pan Jacek Sadowy Prezes Urząd Zamówień Publicznych Opinia
Bardziej szczegółowoREGULAMIN przeprowadzania okresowych ocen pracowniczych w Urzędzie Miasta Mława ROZDZIAŁ I
Załącznik Nr 1 do zarządzenia Nr169/2011 Burmistrza Miasta Mława z dnia 2 listopada 2011 r. REGULAMIN przeprowadzania okresowych ocen pracowniczych w Urzędzie Miasta Mława Ilekroć w niniejszym regulaminie
Bardziej szczegółowoStrategia rozwoju kariery zawodowej - Twój scenariusz (program nagrania).
Strategia rozwoju kariery zawodowej - Twój scenariusz (program nagrania). W momencie gdy jesteś studentem lub świeżym absolwentem to znajdujesz się w dobrym momencie, aby rozpocząć planowanie swojej ścieżki
Bardziej szczegółowoPROJEKTOWANIE SYSTEMÓW LOGISTYCZNYCH PROJEKT SYSTEMY LOGISTYCZNE PODSTAWY TEORETYCZNE
1 PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW LOGISTYCZNYCH PROJEKT SYSTEMY LOGISTYCZNE PODSTAWY TEORETYCZNE LITERATURA: 2 Hans Christian Pfohl Systemy logistyczne. Podstawy organizacji i zarządzania Instytut Logistyki i Magazynowania,
Bardziej szczegółowoRegulamin programu "Kredyt Hipoteczny Banku BPH. Obowiązuje od dnia: 26.11.2014 r.
Regulamin programu "Kredyt Hipoteczny Banku BPH Obowiązuje od dnia: 26.11.2014 r. 1 Rozdział I Postanowienia ogólne 1 Zakres Przedmiotowy Niniejszy Regulamin określa zasady ustalania warunków cenowych
Bardziej szczegółowoRegulamin Obrad Walnego Zebrania Członków Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Ziemia Bielska
Załącznik nr 1 do Lokalnej Strategii Rozwoju na lata 2008-2015 Regulamin Obrad Walnego Zebrania Członków Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Ziemia Bielska Przepisy ogólne 1 1. Walne Zebranie Członków
Bardziej szczegółowoPRÓG RENTOWNOŚCI i PRÓG
PRÓG RENTOWNOŚCI i PRÓG WYPŁACALNOŚCI (MB) Próg rentowności (BP) i margines bezpieczeństwa Przychody Przychody Koszty Koszty całkowite Koszty stałe Koszty zmienne BP Q MB Produkcja gdzie: BP próg rentowności
Bardziej szczegółowoZobacz to na własne oczy. Przyszłość już tu jest dzięki rozwiązaniu Cisco TelePresence.
Informacje dla kadry zarządzającej Zobacz to na własne oczy. Przyszłość już tu jest dzięki rozwiązaniu Cisco TelePresence. 2010 Cisco i/lub firmy powiązane. Wszelkie prawa zastrzeżone. Ten dokument zawiera
Bardziej szczegółowoNowości w module: BI, w wersji 9.0
Nowości w module: BI, w wersji 9.0 Copyright 1997-2009 COMARCH S.A. Spis treści Wstęp... 3 Obszary analityczne... 3 1. Nowa kostka CRM... 3 2. Zmiany w obszarze: Księgowość... 4 3. Analizy Data Mining...
Bardziej szczegółowo6. Projektowanie składu chemicznego stali szybkotn cych o wymaganej twardo ci i odporno ci na p kanie
6. Projektowanie składu chemicznego stali szybkotn cych o wymaganej twardo ci i odporno ci na p kanie Do projektowania składu chemicznego stali szybkotn cych, które jest zadaniem optymalizacyjnym, wykorzystano
Bardziej szczegółowoSystem wielokryterialnej optymalizacji systemu traderskiego na rynku kontraktów terminowych
System wielokryterialnej optymalizacji systemu traderskiego na rynku kontraktów terminowych Bartłomiej Wietrak 1 1 Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok IV Streszczenie
Bardziej szczegółowoJUKAWA. Co dalej? Metoda analizy
JUKAWA Co dalej? Metoda analizy Na czym polega warto JUKAWY dla miasta? Jakie s cele miasta? Podstawowy: utrzyma budynek z powodu jego unikalnej i cennej historycznie architektury Uzupe niaj ce (o ile
Bardziej szczegółowowzór Załącznik nr 5 do SIWZ UMOWA Nr /
wzór Załącznik nr 5 do SIWZ UMOWA Nr / zawarta w dniu. w Szczecinie pomiędzy: Wojewodą Zachodniopomorskim z siedzibą w Szczecinie, Wały Chrobrego 4, zwanym dalej "Zamawiającym" a nr NIP..., nr KRS...,
Bardziej szczegółowoPraca badawcza. Zasady metodologiczne ankietowego badania mobilności komunikacyjnej ludności
Praca badawcza Zasady metodologiczne ankietowego badania mobilności komunikacyjnej ludności Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Programu Operacyjnego Pomoc Techniczna 2007-2013
Bardziej szczegółowoWiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.)
Wiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.) Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Wnioskowanie przybliżone Wnioskowanie w logice tradycyjnej (dwuwartościowej) polega na stwierdzeniu
Bardziej szczegółowoObjaśnienia wartości, przyjętych do Projektu Wieloletniej Prognozy Finansowej Gminy Golina na lata 2012-2015
Załącznik Nr 2 do Uchwały Nr XIX/75/2011 Rady Miejskiej w Golinie z dnia 29 grudnia 2011 r. Objaśnienia wartości, przyjętych do Projektu Wieloletniej Prognozy Finansowej Gminy Golina na lata 2012-2015
Bardziej szczegółowoZałącznik nr 1 do specyfikacji BPM.ZZP.271.517.2011 UMOWA NR
Załącznik nr 1 do specyfikacji BPM.ZZP.271.517.2011 PROJEKT UMOWA NR Zawarta w dniu w Nowym Sączu pomiędzy Miastem Nowy Sącz z siedzibą 33-300 Nowy Sącz ul. Rynek 1 zwanym dalej Zamawiającym reprezentowanym
Bardziej szczegółowoU Z A S A D N I E N I E
U Z A S A D N I E N I E Projektowana nowelizacja Kodeksu pracy ma dwa cele. Po pierwsze, zmianę w przepisach Kodeksu pracy, zmierzającą do zapewnienia pracownikom ojcom adopcyjnym dziecka możliwości skorzystania
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA OFERTOWE. Przetarg nr PZ-451
WYMAGANIA OFERTOWE Przetarg nr PZ-451 dotyczący: Dostosowanie (zabudowa) samochodu Ford Transit Jumbo do potrzeb mobilnego biura obsługi klienta. Warszawa, dn. 10.05.2016 1. Dane Ogólne 1.1. RWE Polska
Bardziej szczegółowoDE-WZP.261.11.2015.JJ.3 Warszawa, 2015-06-15
DE-WZP.261.11.2015.JJ.3 Warszawa, 2015-06-15 Wykonawcy ubiegający się o udzielenie zamówienia Dotyczy: postępowania prowadzonego w trybie przetargu nieograniczonego na Usługę druku książek, nr postępowania
Bardziej szczegółowoWarszawska Giełda Towarowa S.A.
KONTRAKT FUTURES Poprzez kontrakt futures rozumiemy umowę zawartą pomiędzy dwoma stronami transakcji. Jedna z nich zobowiązuje się do kupna, a przeciwna do sprzedaży, w ściśle określonym terminie w przyszłości
Bardziej szczegółowoInfrastruktura krytyczna dużych aglomeracji miejskich wyznaczanie kierunków i diagnozowanie ograniczeńjako wynik szacowania ryzyka
Infrastruktura krytyczna dużych aglomeracji miejskich wyznaczanie kierunków i diagnozowanie ograniczeńjako wynik szacowania ryzyka mł. insp. dr hab. Agata Tyburska Zakład Zarządzania Kryzysowego Wyższa
Bardziej szczegółowoPostanowienia ogólne. Usługodawcy oraz prawa do Witryn internetowych lub Aplikacji internetowych
Wyciąg z Uchwały Rady Badania nr 455 z 21 listopada 2012 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Uchwała o poszerzeniu możliwości
Bardziej szczegółowoREGULAMIN PROMOCJI: BĄDŹ GOTÓW NA VAT! WYBIERZ SYMFONIĘ
REGULAMIN PROMOCJI: BĄDŹ GOTÓW NA VAT! WYBIERZ SYMFONIĘ Postanowienia ogólne 1. Organizatorem Promocji Bądź gotów na VAT! Wybierz Symfonię (dalej: Promocja) jest firma Sage Sp. z o.o. w Warszawie, ul.
Bardziej szczegółowoRZECZPOSPOLITA POLSKA. Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu. wszystkie
RZECZPOSPOLITA POLSKA Warszawa, dnia 11 lutego 2011 r. MINISTER FINANSÓW ST4-4820/109/2011 Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu wszystkie Zgodnie z art. 33 ust. 1 pkt 2 ustawy z dnia 13 listopada
Bardziej szczegółowoKrótkoterminowe planowanie finansowe na przykładzie przedsiębiorstw z branży 42
Krótkoterminowe planowanie finansowe na przykładzie przedsiębiorstw z branży 42 Anna Salata 0 1. Zaproponowanie strategii zarządzania środkami pieniężnymi. Celem zarządzania środkami pieniężnymi jest wyznaczenie
Bardziej szczegółowo4.3. Struktura bazy noclegowej oraz jej wykorzystanie w Bieszczadach
4.3. Struktura bazy noclegowej oraz jej wykorzystanie w Bieszczadach Baza noclegowa stanowi podstawową bazę turystyczną, warunkującą w zasadzie ruch turystyczny. Dlatego projektując nowy szlak należy ją
Bardziej szczegółowoOGÓLNODOSTĘPNE IFORMACJE O WYNIKACH EGZAMINÓW I EFEKTYWNOŚCI NAUCZANIA W GIMNAZJACH przykłady ich wykorzystania i interpretowania
Teresa Kutajczyk, WBiA OKE w Gdańsku Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Gdańsku OGÓLNODOSTĘPNE IFORMACJE O WYNIKACH EGZAMINÓW I EFEKTYWNOŚCI NAUCZANIA W GIMNAZJACH przykłady ich wykorzystania i interpretowania
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do zarządzania procesami biznesowymi czym są procesy biznesowe: Part 1
Wprowadzenie do zarządzania procesami biznesowymi czym są procesy biznesowe: Part 1 Listopad 2012 Organizacja funkcjonalna Dotychczas na organizację patrzono z perspektywy realizowanych funkcji. Zarząd
Bardziej szczegółowoKONCEPCJA NAUCZANIA PRZEDMIOTU RACHUNKOWOŚĆ SKOMPUTERYZOWANA" NA WYDZIALE ZARZĄDZANIA UNIWERSYTETU GDAŃSKIEGO
KONCEPCJA NAUCZANIA PRZEDMIOTU RACHUNKOWOŚĆ SKOMPUTERYZOWANA" NA WYDZIALE ZARZĄDZANIA UNIWERSYTETU GDAŃSKIEGO Grzegorz Bucior Uniwersytet Gdański, Katedra Rachunkowości 1. Wprowadzenie Rachunkowość przedsiębiorstwa
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW
Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA ( 4 (wykład Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Regresja prosta liniowa Regresja prosta jest
Bardziej szczegółowoRegulamin Promocji rachunek z premi. 1. Organizator Promocji
Regulamin Promocji rachunek z premi 1. Organizator Promocji 1. Promocja rachunek z premi zwana dalej Promocj organizowana jest przez BRE Bank SA (mbank) z siedzib w Warszawie przy ul. Senatorskiej 18,
Bardziej szczegółowoDANE UCZESTNIKÓW PROJEKTÓW (PRACOWNIKÓW INSTYTUCJI), KTÓRZY OTRZYMUJĄ WSPARCIE W RAMACH EFS
DANE UCZESTNIKÓW PROJEKTÓW (PRACOWNIKÓW INSTYTUCJI), KTÓRZY OTRZYMUJĄ WSPARCIE W RAMACH EFS Dane uczestników projektów, którzy otrzymują wsparcie w ramach EFS Dane uczestnika Lp. Nazwa Możliwe wartości
Bardziej szczegółowo2) Drugim Roku Programu rozumie się przez to okres od 1 stycznia 2017 roku do 31 grudnia 2017 roku.
REGULAMIN PROGRAMU OPCJI MENEDŻERSKICH W SPÓŁCE POD FIRMĄ 4FUN MEDIA SPÓŁKA AKCYJNA Z SIEDZIBĄ W WARSZAWIE W LATACH 2016-2018 1. Ilekroć w niniejszym Regulaminie mowa o: 1) Akcjach rozumie się przez to
Bardziej szczegółowoAkademia Młodego Ekonomisty
Akademia Młodego Ekonomisty Analiza wskaźnikowa przedsiębiorstwa. Jak ocenić pozycję finansową firmy. Hanna Micińska Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 12 października 2015 r. Analiza wskaźnikowa Każda
Bardziej szczegółowoDziałalność gospodarcza i działalność statutowa odpłatna organizacji pozarządowych. Tadeusz Durczok, 8 grudnia 2008
Działalność gospodarcza i działalność statutowa odpłatna organizacji pozarządowych Tadeusz Durczok, 8 grudnia 2008 Około 18% organizacji pozarządowych prowadziło w roku 2008 działalność gospodarczą lub
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE TEORII ZBIORÓW PRZYBLI ONYCH DO OCENY PREFERENCJI KLIENTÓW MARKETINGOWEJ HURTOWNI DANYCH
ZASTOSOWANIE TEORII ZBIORÓW PRZYBLI ONYCH DO OCENY PREFERENCJI KLIENTÓW MARKETINGOWEJ HURTOWNI DANYCH TOMASZ DUDEK Politechnika Szczeci ska Wydział Informatyki Instytut Systemów Informatycznych Streszczenie
Bardziej szczegółowoURZĄD OCHRONY KONKURENCJI I KONSUMENTÓW
URZĄD OCHRONY KONKURENCJI I KONSUMENTÓW Wyniki monitorowania pomocy publicznej udzielonej spółkom motoryzacyjnym prowadzącym działalność gospodarczą na terenie specjalnych stref ekonomicznych (stan na
Bardziej szczegółowoart. 488 i n. ustawy z dnia 23 kwietnia 1964 r. Kodeks cywilny (Dz. U. Nr 16, poz. 93 ze zm.),
Istota umów wzajemnych Podstawa prawna: Księga trzecia. Zobowiązania. Dział III Wykonanie i skutki niewykonania zobowiązań z umów wzajemnych. art. 488 i n. ustawy z dnia 23 kwietnia 1964 r. Kodeks cywilny
Bardziej szczegółowo4.3. Warunki życia Katarzyna Gorczyca
4.3. Warunki życia Katarzyna Gorczyca [w] Małe i średnie w policentrycznym rozwoju Polski, G.Korzeniak (red), Instytut Rozwoju Miast, Kraków 2014, str. 88-96 W publikacji zostały zaprezentowane wyniki
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15
Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 9/15 Przechowywanie danych Wykorzystanie systemu plików, dostępu do plików za pośrednictwem systemu operacyjnego
Bardziej szczegółowoS T A N D A R D V. 7
S T A N D A R D V. 7 WYCENA NIERUCHOMOŚCI GRUNTOWYCH POŁOśONYCH NA ZŁOśACH KOPALIN Przy określaniu wartości nieruchomości połoŝonych na złoŝach kopali rzeczoznawca majątkowy stosuje przepisy: - ustawy
Bardziej szczegółowoStanowisko Rzecznika Finansowego i Prezesa Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów w sprawie interpretacji art. 49 ustawy o kredycie konsumenckim
Prezes Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów Warszawa, 16 maja 2016 r. Stanowisko Rzecznika Finansowego i Prezesa Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów w sprawie interpretacji art. 49 ustawy o kredycie
Bardziej szczegółowoZAPYTANIE OFERTOWE z dnia 03.12.2015r
ZAPYTANIE OFERTOWE z dnia 03.12.2015r 1. ZAMAWIAJĄCY HYDROPRESS Wojciech Górzny ul. Rawska 19B, 82-300 Elbląg 2. PRZEDMIOT ZAMÓWIENIA Przedmiotem Zamówienia jest przeprowadzenie usługi indywidualnego audytu
Bardziej szczegółowoAUTOR MAGDALENA LACH
PRZEMYSŁY KREATYWNE W POLSCE ANALIZA LICZEBNOŚCI AUTOR MAGDALENA LACH WARSZAWA, 2014 Wstęp Celem raportu jest przedstawienie zmian liczby podmiotów sektora kreatywnego na obszarze Polski w latach 2009
Bardziej szczegółowoOpis modułu analitycznego do śledzenia rotacji towaru oraz planowania dostaw dla programu WF-Mag dla Windows.
Opis modułu analitycznego do śledzenia rotacji towaru oraz planowania dostaw dla programu WF-Mag dla Windows. Zadaniem modułu jest wspomaganie zarządzania magazynem wg. algorytmu just in time, czyli planowanie
Bardziej szczegółowoJak korzystać z Group Tracks w programie Cubase na przykładzie EWQLSO Platinum (Pro)
Jak korzystać z Group Tracks w programie Cubase na przykładzie EWQLSO Platinum (Pro) Uwaga: Ten tutorial tworzony był z programem Cubase 4 Studio, ale równie dobrze odnosi się do wcześniejszych wersji,
Bardziej szczegółowoUchwała nr O- 14 - III- 2012 Krajowej Rady Izby Architektów RP z dnia 20 marca 2012 r. w sprawie wprowadzenia wzoru kontraktu menedżerskiego
Uchwała nr O- 14 - III- 2012 Krajowej Rady Izby Architektów RP z dnia 20 marca 2012 r. w sprawie wprowadzenia wzoru kontraktu menedżerskiego Na podstawie art. 33 pkt 14 ustawy z dnia 15 grudnia 2000 r.
Bardziej szczegółowoBIZNESU I JĘZYKÓW OBCYCH
POZNAŃSKA WYŻSZA SZKOŁA BIZNESU I JĘZYKÓW OBCYCH» Od studenta do menadżera»zarządzanie karierą międzynarodową»między starym a nowym - sztuka w świecie biznesu...www.pwsbijo.pl POZNAŃSKA WYŻSZA SZKOŁA BIZNESU
Bardziej szczegółowoEwaluacja projektu szkoleniowego Międzykulturowe ABC
1. Definicja obiektu 2. Cele ewaluacji 3. Zakres przedmiotowy 4.Zakres czasowy Szkolenia dla 50 urzędników zatrudnionych w różnych departamentach i wydziałach Urzędu Miasta Lublina, obecnie lub w przyszłości
Bardziej szczegółowoOSZACOWANIE WARTOŚCI ZAMÓWIENIA z dnia... 2004 roku Dz. U. z dnia 12 marca 2004 r. Nr 40 poz.356
OSZACOWANIE WARTOŚCI ZAMÓWIENIA z dnia... 2004 roku Dz. U. z dnia 12 marca 2004 r. Nr 40 poz.356 w celu wszczęcia postępowania i zawarcia umowy opłacanej ze środków publicznych 1. Przedmiot zamówienia:
Bardziej szczegółowoSYSTEM FINANSOWANIA NIERUCHOMOŚCI MIESZKANIOWYCH W POLSCE
SYSTEM FINANSOWANIA NIERUCHOMOŚCI MIESZKANIOWYCH W POLSCE Wstęp Rozdział 1 przedstawia istotę mieszkania jako dobra ekonomicznego oraz jego rolę i funkcje na obecnym etapie rozwoju społecznego i ekonomicznego.
Bardziej szczegółowoPK1.8201.1.2016 Panie i Panowie Dyrektorzy Izb Skarbowych Dyrektorzy Urzędów Kontroli Skarbowej wszyscy
Warszawa, dnia 03 marca 2016 r. RZECZPOSPOLITA POLSKA MINISTER FINANSÓW PK1.8201.1.2016 Panie i Panowie Dyrektorzy Izb Skarbowych Dyrektorzy Urzędów Kontroli Skarbowej wszyscy Działając na podstawie art.
Bardziej szczegółowoProcedura dot. ustalenia wska nika rezultatu
O Priorytetowa I Natura i kultura Cel szczegółowy 1 Wyja nienia szczegółowego celu 1 Wzrost atrakcyjno ci wspólnego dziedzictwa naturalnego i kulturowego (OP I, PI 6.c) ) Programu Współpracy ustalono nast
Bardziej szczegółowoCONSUMER CONFIDENCE WSKAŹNIK ZADOWOLENIA KONSUMENTÓW W POLSCE Q3 2015
CONSUMER CONFIDENCE WSKAŹNIK ZADOWOLENIA KONSUMENTÓW W POLSCE Q3 2015 Najwyższy wzrost od Q2 2005 Poziom zadowolenia polskich konsumentów w Q3 15 wyniósł 80 punktów, tym samym wzrósł o 10 punktów względem
Bardziej szczegółowoBielsko-Biała, dn. 10.02.2015 r. Numer zapytania: R36.1.089.2015. WAWRZASZEK ISS Sp. z o.o. ul. Leszczyńska 22 43-300 Bielsko-Biała ZAPYTANIE OFERTOWE
Bielsko-Biała, dn. 10.02.2015 r. Numer zapytania: R36.1.089.2015 WAWRZASZEK ISS Sp. z o.o. ul. Leszczyńska 22 43-300 Bielsko-Biała ZAPYTANIE OFERTOWE W związku realizacją projektu badawczo-rozwojowego
Bardziej szczegółowoMetodologia badania satysfakcji mieszkańców z realizacji polityk publicznych
Załącznik nr 1 do Uchwały Rady Miasta Płocka Nr 862/L/2014 Metodologia badania satysfakcji mieszkańców z realizacji polityk publicznych Opracowanie w ramach projektu Potencjał Działanie Rozwój: nowy wymiar
Bardziej szczegółowoAudyt SEO. Elementy oraz proces przygotowania audytu. strona
Audyt SEO Elementy oraz proces przygotowania audytu 1 Spis treści Kim jesteśmy? 3 Czym jest audyt SEO 4 Główne elementy audytu 5 Kwestie techniczne 6 Słowa kluczowe 7 Optymalizacja kodu strony 8 Optymalizacja
Bardziej szczegółowoz dnia Rozdział 1 Przepisy ogólne
U S T AWA Projekt z dnia 26.11.2015 r. z dnia o szczególnych zasadach zwrotu przez jednostki samorządu terytorialnego środków europejskich uzyskanych na realizację ich zadań oraz dokonywania przez nie
Bardziej szczegółowoSzczegółowe wyjaśnienia dotyczące definicji MŚP i związanych z nią dylematów
1 Autor: Aneta Para Szczegółowe wyjaśnienia dotyczące definicji MŚP i związanych z nią dylematów Jak powiedział Günter Verheugen Członek Komisji Europejskiej, Komisarz ds. przedsiębiorstw i przemysłu Mikroprzedsiębiorstwa
Bardziej szczegółowoWZÓR UMOWY. ul. Lubelska 13, 03-802 Warszawa, NIP 113-22-58-115, REGON 016174756
Załącznik Nr 3 do Specyfikacji Istotnych Warunków Zamówienia WZÓR UMOWY na opracowanie projektu Strategii rozwoju i modernizacji technologicznej transportu szynowego na Mazowszu w kontekście polityki transportowej
Bardziej szczegółowoBojszowy, dnia 22.02.2010r. Znak sprawy: GZOZ/P1/2010 WYJAŚNIENIE TREŚCI SIWZ
Bojszowy, dnia 22.02.2010r. Znak sprawy: GZOZ/P1/2010 WYJAŚNIENIE TREŚCI SIWZ Dotyczy: przetargu nieograniczonego na Zakup wraz z dostawą i instalacją aparatu USG dla potrzeb Gminnego Zakładu Opieki Zdrowotnej
Bardziej szczegółowoOgólnopolska konferencja Świadectwa charakterystyki energetycznej dla budynków komunalnych. Oświetlenie publiczne. Kraków, 27 września 2010 r.
w sprawie charakterystyki energetycznej budynków oraz postanowienia przekształconej dyrektywy w sprawie charakterystyki energetycznej budynków Ogólnopolska konferencja Świadectwa charakterystyki energetycznej
Bardziej szczegółowoZapytanie o propozycję nr 42/CP/2013/TZ
Skawina, dnia 20.03.2013 r. Zapytanie o propozycję nr 42/CP/2013/TZ Prowadzone wg Procedury Udzielania Zamówień w Podmiotach Grupy CEZ w Polsce I. OGŁASZAJĄCY 1. Pełna nazwa zamawiającego: CEZ Polska Sp.
Bardziej szczegółowoUmowa została zawarta w wyniku wyboru Wykonawcy w postępowaniu przetargowym nr... w trybie przetargu nieograniczonego.
U M O W A P R O J E K T (usługi telekomunikacyjne telefonii komórkowej) zawarta we Wrocławiu w dniu.......2012 r., pomiędzy: Uniwersytetem Wrocławskim z siedzibą: 50-137 Wrocław, pl. Uniwersytecki 1, REGON:
Bardziej szczegółowoUCHWAŁA... Rady Miejskiej w Słupsku z dnia...
Projekt Druk Nr 13/19 UCHWAŁA... Rady Miejskiej w Słupsku z dnia... w sprawie aneksu do porozumienia międzygminnego zawartego pomiędzy Gminą Miejską Słupsk a Gminą Kobylnica i Gminą Słupsk dotyczącego
Bardziej szczegółowoPOWIATOWY URZĄD PRACY
POWIATOWY URZĄD PRACY ul. Piłsudskiego 33, 33-200 Dąbrowa Tarnowska tel. (0-14 ) 642-31-78 Fax. (0-14) 642-24-78, e-mail: krda@praca.gov.pl Załącznik Nr 3 do Uchwały Nr 5/2015 Powiatowej Rady Rynku Pracy
Bardziej szczegółowo1 Przedmiot Umowy 1. Przedmiotem umowy jest sukcesywna dostawa: publikacji książkowych i nutowych wydanych przez. (dalej zwanych: Publikacjami).
WZÓR UMOWY ANALOGICZNY dla CZĘŚCI 1-10 UMOWA o wykonanie zamówienia publicznego zawarta w dniu.. w Krakowie pomiędzy: Polskim Wydawnictwem Muzycznym z siedzibą w Krakowie 31-111, al. Krasińskiego 11a wpisanym
Bardziej szczegółowoUmowa na przeprowadzenie badań ilościowych
Załącznik nr 4: Wzór umowy na przeprowadzenie badań ilościowych Umowa na przeprowadzenie badań ilościowych zawarta w dniu... roku, pomiędzy: Europejski Dom Spotkań Fundacja Nowy Staw, z siedzibą w Lublinie
Bardziej szczegółowoOd redakcji. Symbolem oznaczono zadania wykraczające poza zakres materiału omówionego w podręczniku Fizyka z plusem cz. 2.
Od redakcji Niniejszy zbiór zadań powstał z myślą o tych wszystkich, dla których rozwiązanie zadania z fizyki nie polega wyłącznie na mechanicznym przekształceniu wzorów i podstawieniu do nich danych.
Bardziej szczegółowoGEO-SYSTEM Sp. z o.o. GEO-RCiWN Rejestr Cen i Wartości Nieruchomości Podręcznik dla uŝytkowników modułu wyszukiwania danych Warszawa 2007
GEO-SYSTEM Sp. z o.o. 02-732 Warszawa, ul. Podbipięty 34 m. 7, tel./fax 847-35-80, 853-31-15 http:\\www.geo-system.com.pl e-mail:geo-system@geo-system.com.pl GEO-RCiWN Rejestr Cen i Wartości Nieruchomości
Bardziej szczegółowoBADANIE RYNKU. Prof. dr hab. Andrzej Pomykalski. Katedra Innowacji i Marketingu
BADANIE RYNKU Prof. dr hab. Andrzej Pomykalski Katedra Innowacji i Marketingu LUDZIE MUSZĄ KUPOWAĆ. ale mogą wybierać Fazy procesu zarządzania marketingowego zawierają: Badanie rynku Analiza rynku docelowego
Bardziej szczegółowoW Regulaminie dokonuje się następujących zmian:
Niniejsza informacja dotyczy abonentów, którzy w okresie od 23 czerwca 2013r. do 7 czerwca 2014r. związali/zwiążą się Regulaminem Świadczenia Usług Telekomunikacyjnych na rzecz Abonentów T- Mobile. Regulamin
Bardziej szczegółowoZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 2. ZATRUDNIENIE NA CZĘŚĆ ETATU LUB PRZEZ CZĘŚĆ OKRESU OCENY
ZASADY WYPEŁNIANIA ANKIETY 1. ZMIANA GRUPY PRACOWNIKÓW LUB AWANS W przypadku zatrudnienia w danej grupie pracowników (naukowo-dydaktyczni, dydaktyczni, naukowi) przez okres poniżej 1 roku nie dokonuje
Bardziej szczegółowoPrzypomnienie najważniejszych pojęć z baz danych. Co to jest baza danych?
Przypomnienie najważniejszych pojęć z baz danych. Co to jest baza danych? 1 Podstawowe pojęcia: 2 3 4 5 Dana (ang.data) najmniejsza, elementarna jednostka informacji o obiekcie będąca przedmiotem przetwarzania
Bardziej szczegółowoOgólna charakterystyka kontraktów terminowych
Jesteś tu: Bossa.pl Kurs giełdowy - Część 10 Ogólna charakterystyka kontraktów terminowych Kontrakt terminowy jest umową pomiędzy dwiema stronami, z których jedna zobowiązuje się do nabycia a druga do
Bardziej szczegółowoOPIS PRZEDMIOTU ZAMÓWIENIA
I. Przedmiotem zamówienia jest świadczenie usług telekomunikacyjnych w zakresie telefonii komórkowej oraz mobilnego Internetu przez okres 12 miesięcy. II. Przedmiot zamówienia obejmuje: 1. Wykonawca przejmie
Bardziej szczegółowoKOMISJA WSPÓLNOT EUROPEJSKICH. Wniosek DECYZJA RADY
KOMISJA WSPÓLNOT EUROPEJSKICH Bruksela, dnia 13.12.2006 KOM(2006) 796 wersja ostateczna Wniosek DECYZJA RADY w sprawie przedłużenia okresu stosowania decyzji 2000/91/WE upoważniającej Królestwo Danii i
Bardziej szczegółowoZAPYTANIE OFERTOWE. Niniejszy wydatek jest realizowany i finansowany ze środków publicznych umowa dotacyjna z Ministerstwem Gospodarki.
Warszawa, dnia 28.10.2013 ZAPYTANIE OFERTOWE Polska Agencja Informacji i Inwestycji Zagranicznych S.A. (adres: ul. Bagatela 12, 00-585 Warszawa) zwraca się z prośbą o przygotowanie oferty cenowej na przeprowadzenie
Bardziej szczegółowoRegulamin organizacji przetwarzania i ochrony danych osobowych w Powiatowym Centrum Kształcenia Zawodowego im. Komisji Edukacji Narodowej w Jaworze
Załącznik nr 1 do zarządzenia nr 9/11/12 dyrektora PCKZ w Jaworze z dnia 30 marca 2012 r. Regulamin organizacji przetwarzania i ochrony danych osobowych w Powiatowym Centrum Kształcenia Zawodowego im.
Bardziej szczegółowoREGULAMIN PRZEPROWADZANIA OCEN OKRESOWYCH PRACOWNIKÓW NIEBĘDĄCYCH NAUCZYCIELAMI AKADEMICKIMI SZKOŁY GŁÓWNEJ HANDLOWEJ W WARSZAWIE
Załącznik do zarządzenia Rektora nr 36 z dnia 28 czerwca 2013 r. REGULAMIN PRZEPROWADZANIA OCEN OKRESOWYCH PRACOWNIKÓW NIEBĘDĄCYCH NAUCZYCIELAMI AKADEMICKIMI SZKOŁY GŁÓWNEJ HANDLOWEJ W WARSZAWIE 1 Zasady
Bardziej szczegółowoPROJEKTOWANIE PROCESÓW PRODUKCYJNYCH
PROJEKTOWANIE PROCESÓW PRODUKCYJNYCH Do celów projektowania naleŝy ustalić model procesu wytwórczego: Zakłócenia i warunki otoczenia Wpływ na otoczenie WEJŚCIE materiały i półprodukty wyposaŝenie produkcyjne
Bardziej szczegółowoEksperyment,,efekt przełomu roku
Eksperyment,,efekt przełomu roku Zapowiedź Kluczowe pytanie: czy średnia procentowa zmiana kursów akcji wybranych 11 spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (i umieszczonych już
Bardziej szczegółowoZAPYTANIE OFERTOWE dot. rozliczania projektu. realizowane w ramach projektu: JESTEŚMY DLA WAS Kompleksowa opieka w domu chorego.
ZAPYTANIE OFERTOWE dot. rozliczania projektu Wrocław, 31-07-2014 r. realizowane w ramach projektu: JESTEŚMY DLA WAS Kompleksowa opieka w domu chorego. Zamówienie jest planowane do realizacji z wyłączeniem
Bardziej szczegółowo