Bielecki Jakub Kawka Marcin Porczyk Krzysztof Węgrzyn Bartosz. Zbiorcze bazy danych



Podobne dokumenty
Michał Gruca ZASADY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Ćwiczenie 5 ITERACYJNY ALGORYTM LS. IDENTYFIKACJA OBIEKTÓW NIESTACJONARNYCH ALGORYTM Z WYKŁADNICZYM ZAPOMINANIEM.

Optymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu

OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.

Elementy modelowania matematycznego

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

DEA podstawowe modele

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.

POLITECHNIKA OPOLSKA

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Zeszyty naukowe nr 9

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

Ocena dopasowania modelu do danych empirycznych

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Całkowanie przez podstawianie i dwa zadania

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy transportowe cd, Problem komiwojażera

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Siemens. The future moving in.

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

116 MECHANIK NR 3/2015

Jak skutecznie reklamować towary konsumpcyjne

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Artykuł techniczny CVM-NET4+ Zgodny z normami dotyczącymi efektywności energetycznej

INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW

KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Parametryczne Testy Istotności

Statystyka opisowa - dodatek

Konspekt lekcji (Kółko matematyczne, kółko przedsiębiorczości)

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.

Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012

NAUKA. 2. Nie jest równoodległościowa:

a n 7 a jest ciągiem arytmetycznym.

ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

Politechnika Poznańska

POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne

ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA

KOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Minimalizacja kosztów

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Wp³yw wdro enia Zintegrowanego Systemu Informatycznego na przewagê konkurencyjn¹ Grupy LOTOS SA

Zadania domowe z Analizy Matematycznej III - czȩść 2 (funkcje wielu zmiennych)

3. Funkcje elementarne

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja

14. RACHUNEK BŁĘDÓW *

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

Kluczowy aspekt wyszukiwania informacji:

PROGNOZY I SYMULACJE

Laboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1

Zasady budowania prognoz ekonometrycznych

Siłownie ORC sposobem na wykorzystanie energii ze źródeł niskotemperaturowych.

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

Mec Me han a ik i a a o gólna Wyp W a yp dko dk w o a w do d w o o w l o ne n g e o g o ukł uk a ł du du sił.

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

System finansowy gospodarki

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY WYBRANE: CZĘŚĆ I. Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 3

Równania różniczkowe cząstkowe

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

1.3. Największa liczba naturalna (bez znaku) zapisana w dwóch bajtach to a) b) 210 c) d) 32767

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA

SKRYPT Z MATEMATYKI. Wstęp do matematyki. Rafał Filipów Piotr Szuca

Poziom rozszerzony. 5. Ciągi. Uczeń:

. Dla każdego etapu t znamy funkcję transformacji stanu (funkcja przejścia):

profi-air 250 / 400 touch Nowoczesne centrale rekuperacyjne do wentylacji pomieszczeń mieszkalnych

Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.

Dotknąć przed zakupem

Wektory. P. F. Góra. rok akademicki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

Ekstrema funkcji dwóch zmiennych

Twoja firma. Podręcznik użytkownika. Aplikacja Grupa. V edycja, kwiecień 2013

12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Równania różniczkowe

Ćwiczenie: Test chi 2 i miary na nim oparte.

V OGÓLNOPOLSKI KONKURS Z FIZYKI Fizyka się liczy I Etap ZADANIA 27 lutego 2013r.

Ekonometria Mirosław Wójciak

Konica Minolta Optimized Print Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywność. Stabilizuj koszty. OPS firmy Konica Minolta

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Scenariusz lekcji matematyki z wykorzystaniem komputera

Transkrypt:

Bielecki Jakub Kawka Marci Porczk Krzsztof Węgrz Bartosz Zbiorcze baz dach Marzec 2006

Spis treści. Opis działalości bizesowej firm... 3 2. Omówieie struktur orgaizacjej... 4 3. Opis obszaru bizesowego... 5 4. Wbrae problem deczje... 6 5. Metod/modele matematcze/ekoomicze przdate w procesie podejmowaia deczji... 8 Idetfikacja struktur szeregu czasowego... 8 Aaliza tredu... 8 Aaliza sezoowości... 9 Aaliza koszkowa... 0 6. Źródła dach/iformacji wewętrzch i/lub zewętrzch iezbędch dla procesu podejmowaia deczji... 2 Zewętrze źródła dach... 2 Badaia rku... 2 Wwiad gospodarcz... 2 Moitorowaie dostawców... 2 Wewętrze źródła dach... 3 7. Schemat kocepcj aplikacji... 4 8. Model ER dach wsokiego poziomu... 5 2

. Opis działalości bizesowej firm Firma, którą będziem się zajmować, to hurtowia marmurów, graitów, pomików, agrobków itp. Nasza firma zajduje się a obrzeżach miasta prz cmetarzu. Dotchczas zajmowała się sprzedażą pomików i agrobków. Niedawo zaczęła sprowadzać marmur z Chi. Towar okazał się bć świetm produktem, któr sprzedaje się jak ciepłe bułeczki i firma zaczie się rozrosła. Zaczęła sprowadzać rówież marmur z Wietamu i Idii. Gama produktów rozrosła się tak, że prowadzeie księgi sprzedaż w zwkłm zeszcie okazało się iemożliwe, zwróciła się oa do as z prośbą o sstem iformatcz. Dodatkowo firma postaowiła otworzć filie w ich miastach, co dodatkowo utrudiło komuikację i poprawe działaie firm. Firma w swojej ofercie ma móstwo produktów, które różią się ie tlko azwą, ale także wmiarami. Każd produkt ma swoją ściśle określoą grupę, są p: pomiki, agrobki, ale rówież rozet, marmur, grait. Poieważ marmur i grait sprowadza się z różch krajów, rozróżiam p. marmur z Chi i marmur z Wietamu. Nasza firma wbudowała sobie wielki magaz do składowaia produktów. Przedstawiciele w swoich miastach mają, tlko iewielki zapas produktów (do bieżącej sprzedaż) i jeśli potrzebują więcej, składają zamówieie i wielki tir dostarcza zamówio towar a miejsce i a czas. W każdm przedstawicielstwie są pracowic dzieląc się a poszczególe grup. Jedi mogą składać zamówieie, ii mogą sprzedawać detaliczie, a jeszcze ii pracują w magazie. Sprzedaż dużej partii jakiegoś produktu ie zdarza się zbt często, atomiast ilość małch trasakcji jest dość spora. Sstem musi a bieżąco moitorować zawartość magazów, zarówo główego jak i u poszczególch przedstawicieli. W razie wczerpwaia się zapasów, iformuje o tm odpowiedie osob i oe decdują, któr towar zamówić. Sstem ie wbiera tego sam, poieważ trasport jest dość kosztow i trasport tlko jedego produktu jest ieopłacal. 3

2. Omówieie struktur orgaizacjej Na rsuku przedstawioa została struktura orgaizacji. Pokazaa oa została poprzez diagram ecji. Na specjalą uwagę zasługuje fakt, iż przedstawiciel może mieć pod sobą kilka magazów. Uzaliśm, że dzieje się tak wted jeśli mam przedstawicieli w dwóch blisko położoch miastach (p. Kraków i Katowice) i możliwm jest b jede przedstawiciel korzstał z magazu drugiego. Dodatkowm atutem tego rozwiązaia jest fakt, iż ie otrzmujem krotości ecji przedstawiciel-magaz przedstawiciela -, która jest z atur podejrzaa, a warto rozróżić magaz od przedstawiciela. 4

3. Opis obszaru bizesowego Wraz z rozwojem firm (powstaiem wielu osobch filii w różch miastach) problem zarządzaia staje się coraz większ. Przesłaie raportów ze sprzedaż musi zostać zastąpioe przez sstem iformatcz, któr będzie bardzo ułatwiał te proces. Sstem ów, a podstawie zebrach dach z długiego okresu, będzie rówież wspomagał podejmowaie deczji dotczącch strategii prowadzeia firm. Poiżej umieszczo został schemat pokazując przepłw iformacji w obrębie firm. Nasi przedstawiciele w kokretch sklepach firmowch będą korzstać z małch sstemów księgowo- fiasowch, z którch dae będą kierowae do główego sstemu w dziale sprzedaż. Tam będą agregowae, poddawae aalizie oraz wkorzstwae przez pracowików różch działów (sprzedaż, zaopatrzeia, promocji) do celów wspomagaia kokretch deczji (opisach w kolejm pukcie). Sstem będzie także przechowwał dae pozskae od klietów. Ich 5

dae persoale (służące do kwalifikacji ich do kokretej grup klietów), preferecje kupowach bądź pożądach produktów oraz opiie o aszej dotchczasowej działalości. Wszstkie te dae, przedstawioe w odpowiediej formie, wraz z wliczeiami oraz aszm zespołem aalitków, pozwolą wprowadzić efektwą strategie w aszej firmie. 4. Wbrae problem deczje. co ajbardziej opłaca się sprzedawać: marmur, grait, agrobki, parapet, blat kuchee itp. A tm samm a sprzedaż jakich produktów powiiśm położć ajwiększ acisk? a. mierzoe parametr: wielkość sprzedaż (liczba poszczególch sprzedach produktów) 2. za ile sprzedawać a. W jaki sposób obserwować kokurecję? Jakie metod stosować, b jak ajszbciej zareagować a posuięcie kokurecji? Ce powi bć atrakcje w stosuku do ich dstrbutorów, jedak ie powi spadać poiżej poziomu, któr reprezetuje jakość aszego towaru. Jaki jest te poziom? b. mierzoe parametr: ceiki takich samch produktów u kokurecji w zależości od położeia sklepu i miesiąca sprzedaż. 3. atrakcjość ofert a. Jak zachęcić klieta do wboru właśie aszej ofert? b. mierzoe parametr: zajomość aszej marki a rku, jej reom oraz przwiązaie do iej klietów. 4. do jakich grup klietów kierujem aszą ofertę a. Jakie ofert (katalogi) przgotować dla poszczególch grup: i. idwidualch (domki jedorodzie z ogrodami) ii. firm kamieiarskie, posadzkowe, arażacji wętrz itp. b. mierzoe parametr: liczba klietów aszej firm w poszczególch grupach oraz procetow wkład każdej grup w przchód firm dzięki temu uzskujem wiedzę a jakie grup kierować ofertę i reklamę 5. sezoowość rku kamieiarskiego 6

a. Jaką ofertę stosować w poszczególch miesiącach roku? O ile zwiększać zamówieia a towar w lato, kied popt a tego tpu produkt jest ajwiększ? b. mierzoe parametr: badaie ce produktów a rku w poszczególch miesiącach, pomiar ilości sprzedawach produktów 6. kokurecja a. Jak skuteczie przekoać klieta, że asza firma jest ajlepsza i że to właśie am powiie zaufać? Dlaczego asza oferta jest atrakcjiejsza od ofert kokurecji? b. mierzoe parametr: poziom sprzedaż produktów u kokurecji w stosuku do aszego poziomu sprzedaż w przeciągu okresów czasu różej długości Najważiejszmi z ich będą dla as:. Ustaleie kto jest ajlepszm klietem i ajgorszm - a podstawie zamówień ustaleie jakie grup klietów przoszą ajwiększe zski, a które grup miej. Prowadzeie aaliz klietów pod kątem wieku klieta, wkształceia, regiou, tpu klieta i ich ilości zakupioch produktów. metoda aaliza tredu (tedecji rozwojowej) 2. Jakie produkt dobrze się sprzedają razem (p. parapet z blatami kuchemi). Na podstawie tch dach tworzm różego rodzaju promocje i upust zachęcające klietów do zakupów właśie u as metoda korelacja i aaliza reguł asocjacjch 3. Jak ustalać ceę produktu (w zależości od okresu roku) metoda aaliza szeregów czasowch (tred / ckl ) 7

5. Metod/modele matematcze/ekoomicze przdate w procesie podejmowaia deczji Idetfikacja struktur szeregu czasowego Szeregi czasowe opisuje się zazwczaj za pomocą dwóch składików: tredu i sezoowości. Tred to składik liiow bądź ieliiow, wskazując kieruek i damikę zmia wartości zmiech (p. sprzedaż czerwoego marmuru gatuku X z Wietamu rośie wkładiczo od 3 miesięc). Sezoowość formalie opisuje to samo co tred, o sezoowości mówim jedak wted, gd określoe zmia zachodzą w sstematczch odcikach czasu (p. sprzedaż parapetów rośie wiosą i latem, spada zaś jesieią i zimą). Aaliza tredu Dla tredu stale rosącego lub malejącego, itp. ogólie mootoiczego aaliza jest oczwista. W im wpadku ależ ajpierw wgładzić szereg czasow. Możem to zrobić stosując średią ruchomą. W tm celu każd z elemetów szeregu zastępujem średią 2+ sąsiedich wartości, czli wliczam średią z daego elemetu, elemetów poprzedich i elemetów astępch. W zależości od potrzeb możem użć zwkłej średiej, średiej ważoej lub media. Jeśli mootoiczość szeregu psuł pojedcze oderwae obserwacje (obserwacje odstające), to zastosowaie media skuteczie go wgładzi. Gd otrzmam szereg mootoicz, możem go aproksmować za pomocą fukcji liiowej. 8

Aaliza sezoowości Sezoowość możem wkrć badając stosuek kilku szeregów. Pierwsz z ich, azwijm go A, wraża p. sprzedaż produktu X w fukcji czasu w całm badam okresie. Drugi szereg, ozaczm go jako B, będzie wrażał sprzedaż produktu X w pewm podokresie p. tlko w miesiącach zimowch, a szereg C tlko w miesiącach letich. Wliczam średią szeregu A: A = A A t= t A także aalogiczie szeregu B: B = B B t= t i C: C = C C t= t gdzie: A, B, C to liczba obserwacji brach pod uwagę, a t to wartość t-ej obserwacji. Iteresujące as wskaźiki zmia sezoowch otrzmujem, korzstając z ilorazów średich: O O ZIMA LATO = = B C A A A A 9

Aaliza koszkowa Te tp aaliz pozwala a badaie powiązań pomiędz produktami kupowami przez poszczególch klietów. Istote są tutaj dae z kas lub rachuków, czli tzw. koszk zakupów kokretch klietów. Fizczie możem to skojarzć z wózkiem w supermarkecie albo koszkiem w sklepie iteretowm. W tm drugim przpadku często po wbraiu produktu klietowi ukazuje się iformacja klieci kupując te produkt często wbierają rówież..., jest to właśie wik zastosowaia aaliz koszkowej. Wobraźm sobie arkusz, w którm kolum reprezetują produkt dostępe w aszej firmie, wiersze zaś odpowiadają kolejm trasakcjom. Każda sprzedaż jest odzwierciedlaa w arkuszu poprzez dopisaie owego wiersza. W każdej kolumie zazacza się cz da produkt został w tej trasakcji kupio. Algortm przegląda tabelę badając poziom wsparcia dla poszczególch produktów. Wsparcie to prawdopodobieństwo, że w pojedczej trasakcji kupioo produkt A, produkt B, itd. Następie bada się wsparcie dla par produktów, czli p. prawdopodobieństwo, że w pojedczej trasakcji kupioo produkt A i C. Aalogiczie moża sprawdzać trójki, czwórki, etc. produktów. Możem teraz odrzucić wszstkie produkt, które ie przekroczł zadaego, iteresującego as poziomu wsparcia. Koleja badaa własość to poziom zaufaia, czli prawdopodobieństwo warukowe, że w trasakcji, w której kupioo produkt A, kupioo rówież produkt C. Trzecia z szukach wartości to poziom korelacji. Dla produktów A i C poziom korelacji obliczm dzieląc poziom wsparcia par A i C przez pierwiastek kwadratow z iloczu poziomu wsparcia dla A i poziomu wsparcia dla C. 0

trasakcje produkt A B C D E F 00 tak ie tak ie ie tak 002 tak tak ie ie ie ie 003 ie ie ie tak tak ie 004 tak ie tak tak ie tak 005 ie ie tak ie tak tak W powższej tabeli poziom wsparcia dla produktu A wosi 60%, dla produktu B 20% itd., dla par produktów A i C poziom wsparcia to 40% (parę produktów A i C kupioo w 2 a 5 trasakcji). Poziom zaufaia dla reguł, że kupo produktu A powoduje rówież kupo produktu C wosi 66% (klieci kupując A w 2/3 przpadków kupili rówież C). Poziom korelacji dla produktów A i C: 0,4 0,6 0,6 = 2 3 Algortm zachowuje wiki dla produktów, które przekroczł zada poziom wsparcia, poziom zaufaia lub poziom korelacji. Efektem działaia algortm są reguł asocjacji p. Jeżeli kliet kupuje produkt A i C, to ajczęściej kupi rówież produkt F.

6. Źródła dach/iformacji wewętrzch i/lub zewętrzch iezbędch dla procesu podejmowaia deczji Zewętrze źródła dach Badaia rku Istotm elemetem strategii firm, zwłaszcza prz ustalaiu ce a produkt i budowaiu sieci dstrbucji są iformacje o sprzedaż produktów aszej firm a tle wrobów kokurecji. Oczwiście ależ tu wziąć pod uwagę wielkość i damikę sprzedaż w poszczególch miastach/regioach, ofertę kokuretów ogólopolskich i lokale firm. Te ostatie posiadają wpracowae przez wiele lat zaufaie klietów, ale ich ce są zwkle iekokurecje w stosuku do aszch. Wwiad gospodarcz Waże jest pozskaie iformacji o strategii działaia firm z tej samej braż. Obiektem aszch badań będą duże firm (takie jak asza) prowadzące działalość w wielu miastach lub plaujące taką działalość. Nie możem pozwolić się zaskoczć promocjami lub dużą kampaią reklamową kokurecji. Poieważ w tej braż duże zamówieia są rzadkością, ależ moitorować rek iwestcji. Nikt ie zamawia hurtowo agrobków, ale świetm odbiorcą kamieia jest p. budując się kościół albo stacja metra. Moitorowaie dostawców Kamień sprowadza jest główie z Azji (Chi, Idie, Wietam). Z jedej stro zaczie obiża to koszt wdobcia, ale z drugiej bardzo utrudia kotrolę ad dostawcami. Koiecze są badaia jakości produktu od poszczególch dostawców. Podsumowując, iteresuje as jakość i cea surowca, a także koszt trasportu. 2

Wewętrze źródła dach Dae o sprzedaż poszczególch produktów, tredach (rosącch, malejącch), korelacji pomiędz sprzedażą produktów, staie zapasów w magazie cetralm i magazach w ich miastach, wielkość zamówień od poszczególch dostawców, możliwości trasportu, rezerw. Także dae pozwalające a oceę przedstawicieli firm i poszczególch oddziałów, p. porówaie sprzedaż w różch miastach. 3

7. Schemat kocepcj aplikacji Przedstawiciele hadlowi Dział zaopatrzeia Magaz Dae o kokurecji Iformacje o potecjalch klietach Przetwarzaie dach o trasakcjach Przetwarzaie dach logistczch (o staie magazów, kosztach trasportu itp..) Przetwarzaie dach zewętrzch Zbiorcze przetwarzaie dach Aaliza dach Moduł prezetacje Wspomagaie deczji strategiczch Iformowaie o potecjalch grupach docelowch Wstawiaie oce jakości dostawcom Określaie margiesów egocjacjch Progozowaie zapotrzebowaia a powierzchie magazową Zarząd Dział promocji Dział zaopatrzeia Dział sprzedaż Magaz 4

8. Model ER dach wsokiego poziomu Przedstawiciel Regio Potecjal odbiorca Iformacje dotczące przedstawiciela hadlowego Zaludieie, bezrobocie, średi dochód a mieszkańca, stopień aktwości kokurecji, ilość cmetarz, itp. Dae o plaowaej budowie lub przetargu a dostawę dużej ilości kamieia p. kościół, stacja metra, pozwalające a ustawieie odpowiediej ofert i wczesiejsze zaopatrzeie magazów Trasport Zamówieie Dae o zrealizowam zamówieiu, ilość, kwota, rodzaj produktów, czas realizacji, itp.. Profil klieta Produkt Iformacje o produkcie, takie jak cea, wmiar, pochodzeie, rok wprowadzeia a rek, itp.. Dae o podwkoawcach którm zlecam trasport: lokalizacja, cea za kilometr, zdolość przewozowa, czas oczekiwaia. Magaz Dae dotczące magazu: położeie, pojemość, koszt składowaia, możliwości poszerzeia Dae opisujące klieta: historia zamówień, klasa (idwidual/ korporacj), zamożość, skłoość do targowaia, szase a odejście do kokurecji. Producet Dae o producecie: lokalizacja, ce, czas realizacji zamówieia, iformacje o kokurecji z którą współpracuje. 5