Adatbányászat Blog

Az Adatbányász Blogon a dmlab szakértőinek írásait olvashatod a big data és data science területéről.

dmlab.hu - Big data és data science tanácsadás
"Ha örülsz, hogy fejedre nőttek az adatok."

Keress minket bátran:
- Nagy-Rácz István +36704595669
- Gáspár Csaba +36208234154
- info@dmlab.hu

Hírlevél

Iratkozz fel hírlevelünkre, hogy mindig naprakészen tudjunk tájékoztatni.
Feliratkozás
Leiratkozás

Címkék

2007 (1) 2010 (23) 2011 (27) 2012 (13) 2013 (23) 2014 (5) 2015 (6) 2016 (10) 2017 (2) adaptív (1) adat- és médiainformatika (1) adatárusítás (1) adatbányászat (10) adatbányászati algoritmusok (1) adatbányászati alkalmazások (2) adatbányászati meetup (1) adatbányászati oktatás (1) adatbányászati technológiák (4) adatelemzés (1) adatelemzési platformok (1) adattárház (5) adattárház fórum (6) adattárolás (1) adattisztítás (1) adatvédelem (2) advise (2) aegon (1) aglitás (1) agy (2) ajánló (11) ajánlórendszerek (1) aktivitás felismerés (1) algoritmus (1) alkalmazás (3) állásajánlat (1) amazon ec2 (1) ambiens (1) ami (1) analitika (1) analytics (1) andego (3) apache (1) api (2) Arató Bence (3) bank (1) Barabási (2) barabási (2) beharangazó (1) beharangozó (18) bejelentés (2) belami (1) best practice (9) beszámoló (14) BI (3) Bi (1) bi (13) bi-trek (1) biconsulting (7) bigdata (21) Big Data (2) big data (5) biopen (1) biztosító (1) BI Akadémia (1) bi consulting (1) bi start (1) blog (5) bme (1) BME (14) bootcamp (1) brainstorming (1) bsp (1) budapest (1) business analytics (1) business analytics szakirány (1) churn (2) ci (1) címkefelhő (2) CIO (1) clementine (1) Clementine Consulting (1) cloud computing (2) cognos (1) credit scoring (1) crisp-dm (1) crm (2) csalásdetektálás (1) DataExpert (1) dataexplorer (1) datapest (1) data mining (1) data science (5) diplomamunka (1) dmlab (11) döntési fák (1) drill (1) e-commerce (1) előadás (21) előrejelzés (1) élő közvetítés (1) Enbrite.ly (1) energetika (1) esemény (2) esettanulmány (3) etikus (1) etl (2) évforduló (2) fejlesztés (2) felmérés (5) felsőoktatás (1) felület (1) felvásárlás (3) film (1) fizetés (1) forecasting (1) forgalomelőrejelzés (2) foursquare (1) fraud detection (1) freebase (1) gartner (2) gazdasagi informatikus (2) gépi tanulás (4) google (8) google analytics (1) graphlab (1) gravity (3) greenplum (1) gyakorlat (1) hadoop (10) hallgatók (2) hálózatelemzés (3) hálózatkutatás (2) hálózatok (3) hazai (2) hiba (4) hírlevél (2) hive (1) honlap (1) HR (1) HVG (1) i5 (1) ibm (6) ibm modeler (1) ibm spss (3) icdm (1) idc (2) idősor (1) idősorok (1) ieee (1) iir (1) infobright (1) információbróker (1) innováció (5) innovatívBI (1) innovativ bi (4) inspiráció (1) intelligencia (2) Internet Hungary (1) iqsymposium (19) iqsys (16) iroda (4) jelentkezés (1) jmp (2) kaggle (2) kampánymenedzsment (1) kapcsolati hálók (1) karrier (1) kdd (3) kdnuggets (2) képzés (4) kérdés (1) kérdőív (1) kerekasztal (1) keresés (1) kereső (1) keresztvalidáció (4) klaszterezés (2) knime (1) kockázati tőke (1) kollaboratív munka (1) kompetencia (1) konferencia (70) könyv (6) környezet (1) közlekedés (1) közösség (2) közösségi hálózatok (4) közvetítés (6) kritika (1) küldetés (1) kürt akadémia (1) kutatás (2) lemorzsolódás (1) licensz (1) live (1) logisztika (1) magyar telekom (2) mahout (1) mapreduce (1) marketplace (1) média (2) meetup (11) mellékspecializáció (1) mém (3) memóriacentrikus (1) menedzsment (3) metaadat (1) metodika (1) microsoft (1) mobil (5) mobil bi (4) modeler (2) modell (3) morgan stanley (1) motion chart (1) munkaerő (1) mysql (1) mytraffic (4) nemzetközi (5) nemzetközi összehasonlítás (1) netflix prize (1) networking (1) next big thing (1) nips (1) nosql (1) nyílt forráskód (4) nyomkövetés (1) offline áruházak (1) okostelefon (1) oktatás (22) olvasók (1) online áruházak (1) online kutatás (1) open source (19) open source bi (3) operatorfa (1) osbi (12) összehasonlítás (1) ötletek (2) pandas (2) paradoxon (1) pascal (1) pentaho (1) personal data mining (1) phd (2) philips (1) piac (3) pikk (1) pilot (1) PISA-felmérés (1) pmml (1) politika (2) powerpivot (1) prága (1) praktiker (1) prediktív analitika (2) prediktív analitka (1) prediktiv modellezés (5) prediktív modellezés (1) prezi (15) privacy (1) privacy preserving data mining (1) projekt (1) projektmenedzsment (4) publikáció (1) python (9) radoop (12) random forest (1) rapid-i (2) rapidanalytics (7) rapidminer (40) RapidMiner (2) rcomm (7) refine (1) Rexer Analytics (1) rsctc (1) R nyelv (7) saas (1) sap (1) SAS (20) sas enterprise miner (2) sas enterpris guide (1) sas entprise miner (1) sas forum (3) sas fórum (1) siker (3) simptech (1) sixtep (2) smarthabits (1) spike sorting (1) sportanalitika (1) SPSS (3) spss (13) spss clementine (3) spss hungary (5) spss modeler (6) ssd (1) starschema (2) startup (9) statisztika (1) survey (1) svm (1) szabad szoftver (1) szakmai (1) szavazó eljárások (2) szélenergia (1) szélerőmű (1) szervezetfejlesztés (1) szociális hálók (1) szoftver (5) szöveg (1) szövegbányászat (2) sztaki (2) tableau (1) talend (2) támogatás (1) tanulmány (1) tanulság (1) távolság (1) technológia (1) tedx (1) telekommunikáció (2) teradata (2) teszt (1) text mining (1) tmit (5) toborzás (1) tőzsdei előrejelzés (1) tracking (1) trendek (8) tudományos (1) tunedit (1) twitter (17) ügyfél (1) üzleti intelligencia (3) üzleti modell (3) üzleti reggeli (3) validáció (4) válogatás (1) válság (1) változás (1) vélemény (1) véleméy (1) verseny (20) vezetői képzés (1) videó (3) vizualizáció (5) web (4) web2 (2) webanalitika (3) webshop (1) weka (2) wikipedia (2) workshop (1) yahoo (2) Címkefelhő

TWitter a csapat tagjaitól

2016.12.23. 00:04 Gáspár Csaba

A túlterhelt csomagküldők esete - adatelemző szemmel

Címkék: hiba előrejelzés logisztika 2016

Idén az adventi időszak kötelező feladatai közé bekerült a Posta illetve más csomagküldő szolgálatok szidása, miszerint miért nem készültek fel időben a karácsonyi dömpingre. Örök téma ez, bárkivel el lehet róla beszélgetni, mindenkit érint és mindenki ért hozzá - olyan mint az időjárás, a politika vagy a foci. A szállingózó történetek először idén is a Postáról szóltak, de az elmúlt hetekre végülis minden csomagküldőre kiterjedtek, végül nem egyetlen cég bénázásáról, hanem valami általánosabb jelenségről van szó.

Tudvalevő, hogy a karácsonyi webshop őrületre a csomagküldő szolgáltatók is készülnek. Ez a szektor az elmúlt évtized EU-s szabályozási változtatásai kapcsán egy fejlődő, sokszereplős és versenyezni képes iparággá nőtte ki magát, ahol a hétköznapi értelemben van innováció, a legtöbb cég vezetőit kőkemény üzleti racionalitás hatja át: a karácsony a legerősebb időszakuk, biztosan kalkuláltak a megnövekedett feladatokkal. Ahogy a hírekben hallható mentegetőzésből kijön, azt is tudták, hogy nemcsak több, hanem a tavalyinál jóval több csomagot kell elvinni majd. Több helyen is olvashatjuk, hogy a karácsonyi időszak csomagmennyisége évi 20%-kal növekedett az elmúlt években, így a legtöbb helyen erre a mennyiségre lőtték be a kapacitásaikat.

screen_shot_2016-12-22_at_23_44_33.pngÉs itt jön a fordulat - idén a 40%-kal több csomagot adtunk fel. Persze lehetne ezt a hazai webes áruküldés csodájaként is megélni, ünnepelhetnénk a hazai digitális fordulatot (mint ahogy sok más országban egy-egy black friday után a webes cégek azzal dicsekednek mennyivel dőltek meg az eddigi rekordok), ehelyett inkább azt hallhatjuk, hogy ez az óriási különbség mennyire váratlanul érte az előrejelzés szerint 20%-os emelkedésre számító szereplőket.

ÁBRA: Az eNet pont egy évvel ezelőtti infografikájából kivágott rész a hazai webes kereskedelem forgalmáról - Eredeti cikket is ajánlom figyelmetekbe: eNet: E-kereskedelmi körkép 2015

Adatelemzőként persze csak csóválom a fejem. Ha valami három éve 20%-ot nő, akkor a következő évre 20% növekedést prognosztizálni elsőre nem tűnik butaságnak. Csak akkor, ha valamit épp pont a web hajt. Hol hallottunk olyat egy webes trend kapcsán, hogy úgy örökké egyenletesen emelkedett? A weben a dolgok berobbanása vagy elhalása a gyakoribb. Mindemelett 40% növekedés nem berobbanás. És itt kezdek zavarba jönni adatok híján: vajon megvizsgálták a cégek, hogy a sok rendelés közül mely webáruházakra, mely termékcsoportokra volt jellemző a felfutás? Nagy összegekben mernék fogadni, hogy a többlet nem egyenletesen oszlik el. Vagy nem egyenletes vásárlói csoporton. A web világa csak eleinte "lassú víz partot mos" jellegű - később vagy nem lesz semmi, vagy jön a földcsuszamlás. Ez az óriási melléfogás bizony az előrejelzést végzők hibája - a csomagküldés piacát legjobban a webes kiskereskedelem hajtja, ennek elemzése nélkül nem lehet csak a görbére ránézni, és csak úgy továbbhúzni a vonalat.

Hallottam persze furfangos magyarázatokat is - szigorúan a felelősöket minél távolabb keresve. A kedvenc két témám a vasárnapi boltbezárás és a későn érkező hideggel magyarázza a dolgokat. Az első úgy jön a képbe, hogy a vasárnapi boltbezárás időszaka alatt a webáruházak jóval elfogadottabbak lettek az elmúlt években, ez a hatás "gyűrűzött" be most karácsonykor ennyire erősen. Egy másik elmélet azzal magyarázza a dolgokat, hogy későn jött be az igazán hideg hazákba, ami hatására mindig jobban felpörögnek az otthon melegéből rendelhető termékek forgalma. Egyik hatásra vonatkozó elemzéseket se ismerek, de mindkettő inkább műértő okoskodásnak tűnik elsőre.

Mit tegyenek a csomagküldők jövőre? Ezer ötletem van az adatelemzés területén kívülről is, kezdve a novemberben előre megvásárolható futárkapacitástól, a rendelés pillanatában előre kalkulált valós érkezési időpontig. Az adatok jobb kihasználása nem annyit tesz, hogy jövőre komolyabb aparátussal ki tudnak hozni 20+x százaléknyi várható forgalomnövekedést, és ezt higgye el mindenki. Itt folyamatokhoz kellene hozzányúlni, miközben extra nagy források a feladat megoldására nem állhat rendelkezésre.

Leginkább azokat az ajándékozni vágyókat sajnálom, akik félve figyelik a kaput, megjön-e még a csomagjuk karácsony este előtt. Drukkolunk nekik és bízunk hogy nem kuponok gyártásával telik majd a szombat délutánjuk.

Szólj hozzá!

A bejegyzés trackback címe:

http://adatbanyaszat.blog.hu/api/trackback/id/tr5912068699

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben.

Nincsenek hozzászólások.