Labdarúgók szponzorálása

A Miau Wiki wikiből

Tartalomjegyzék

Forrás

XLS

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A különböző pénzügyi háttérrel rendelkező cégek számára mely labdarúgókat volna érdemes szponzorálni?

A feladat előtörténete

A feladat indokoltságát az adta, hogy manapság óriási pénzek mozognak a profi labdarúgásban. Hasznos feladatnak véltem megvizsgálni azt, hogy különböző szponzorációs keretekkel rendelkező cégek számára mely labdarúgók volnának a legoptimálisabb választás, hogy melyekre volna érdemes szponzorációs pénzeket áldozni, s ez által mennyire lenne kifizetődő az ő támogatásuk. Vizsgálatomat a forrásban látható tíz, véletlenszerűen kiválasztott, különböző képességű, különböző népszerűségű játékosra végeztem el.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Ez elsőre egy igen nehéz feladatnak ígérkezik. Különbséget tenni futballjátékosok között igen nehéz. Rengeteg ember van, kiknek erre a különbségtételre, különbségkeresésre épül a munkájuk (pl. játékos megfigyelők, menedzserek, edzők stb.). A feladatot még tovább nehezíti a tény, hogy nem két játékos között akarjuk a jobbikat kiválasztani, hanem népszerűségét is figyelembe véve azt keressük, hogy kit volna leginkább érdemes szponzorálni, kinek a támogatása volna a legkifizetődőbb.

Ezeket a döntéseket általában szubjektív vélemények alapján hozzák meg, melyek igen erősen megkérdőjelezhetőek. Általában csak a népszerűséget veszik figyelembe (XLS táblám J oszlopa), pedig igen fontos tényező lehet az is, hogy a játékos éppen milyen formában van (XLS táblám K oszlopa), vagy egyáltalán hány meccsen játszik (XLS táblám C oszlopa), hány gólt lő (XLS táblám D oszlopa), gólpasszt ad (XLS táblám E oszlopa)? A kérdés tehát, hogy mindezek alapján hányszor fog sikerei miatt megjelenni a sajtóban, híradásokban, ezzel is emelve ázsióját. Így indokoltabb lenne egy összetettebb véleményezési módszert kidolgozni ebben a témában.

Ha engem kértek volna fel egy ilyen kérdés megválaszolására, mielőtt még hallottam volna az Adatbányászat tantárgy keretein belül megismert hasonlóságelemzésről, akkor én is nyilván ezt a megoldást választottam volna. Valószínűleg figyelembe vettem volna ugyanúgy a játékosok formáját is, de ilyen összetett számításokon alapuló, megalapozott véleményt nem tudtam volna hozni, mint ennek a technikának a segítségével. Ebben az esetben valószínűleg ezt a rangsort állítottam volna fel, ahol az első helyezettet volna a legérdemesebb szponzorálni, s a tízediket a legkevésbé.

  1. Zlatan Ibrahimovic
  2. Robin van Persie
  3. Gareth Bale
  4. Robert Lewandovski
  5. Andrea Pirlo
  6. Thomas Müller
  7. Mario Götze
  8. Santiago Cazorla
  9. Diego
  10. Toni Kroos

Az itt közölt rangsor a népszerűségi index (XLS táblám J oszlopa), átlagos értékelés (XLS táblám K oszlopa) és szubjektív vélemény alapján került felállításra.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Objektumok (sorok)

A felsorolt tíz játékos véletlenszerűen lett kiválasztva:

  • Gareth Bale
  • Diego
  • Santiago Cazorla
  • Zlatan Ibrahimovic
  • Andrea Pirlo
  • Mario Götze
  • Robin van Persie
  • Robert Lewandovski
  • Thomas Müller
  • Toni Kroos

Attribútumok (X, Y oszlopok)

A felsorolt értékek a tíz játékos UEFA által leközölt 2011/2012-es szezonban elért eredményeit tartalmazza.

  • Játszott meccs (darab)

[Minél magasabb a játszott meccsek száma, annál ideálisabb egy játékos]

  • Lőtt gólok (darab)

[Minél magasabb a lőtt gólok száma, annál ideálisabb egy játékos]

  • Gólpasszok (darab)

[Minél magasabb a gólpasszok száma, annál ideálisabb egy játékos]

  • Kapura lövések (darab/meccs)

[Minél magasabb a kapura lövések száma, annál ideálisabb egy játékos]

  • Passz pontosság (százalék)

[Minél magasabb értéket vesz fel ez a mutató, annál ideálisabb egy játékos] Azt mutatja, hogy egy átlagos meccsen az összes passzának hány százaléka ért célba, tehát saját játékoshoz.

  • Átlagosan megnyert légi párbajok (darab/meccs)

[Minél magasabb az átlagosan megnyert légi párbajok száma, annál ideálisabb egy játékos] Azt mutatja, hogy egy átlagos meccsen hány olyan eset volt, amikor valakivel harcolt egy labda elfejeléséért és az végül az adott játékos sikerével zárult.

  • Meccs legjobbjának választották (darab)

[Minél több alkalommal választották a meccs legjobbjának, annál ideálisabb egy játékos]

  • Népszerűségi index (1-10-ig skálán)

[Minél magasabb a népszerűségi index értéke, annál ideálisabb egy játékos, viszont annál költségesebb is a szerződtetése. (Ez egy későbbi fejezetben, a számítások értékelésnél lesz fontos.)]

  • Átlagos értékelés (1-10-ig skálán)

[Minél magasabb számot vesz fel az átlagos értékelés, annál ideálisabb egy játékos] Játékos teljesítményének értékelése egy átlagos tízes skálán megadva az értéket.

A feladat által érintett célcsoportok

  • Sportszergyártó cégek
  • Üdítőital gyártó cégek
  • Sportfogadási cégek
  • Telekommunikációs cégek
  • Segélyszervezetek
  • Bármely egyéb más cégek, vállalatok, szervezetek, melyek népszerűségüket és ismertségüket szeretnék növelni, s ennek megfelelő módjának tartják, ha ezt egy futballistán keresztül próbálják meg elérni.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Ösztönös szakértői vélemény költségvonzatai:

  • Adatvagyon beszerzésének költsége = 0 Ft
  • Programhasználat díja: Excel-(kalózverziót használunk, mert úgysem ellenőrzik) = 0Ft
  • Szakértői munkadíj:
    • Munkaigénye: 10 perc
    • Bérköltség hozzávetőlegesen 3000ft/óra (tehát összesen = 500 Ft)

Informális megoldás:

Önkényes szakértői vélemény ellenőrzése a már korábban említett játékos figyelők tapasztalatának és véleményének kikérése egy személyes beszélgetés során. Ennek legmegfelelőbb módja egy irodai megbeszélés keretein belül történik. A játékos figyelők a tudásukból élnek, így a véleményük pénzbe kerül. Játékosonkénti véleményformálásuk körülbelül 70.000 Ft-ba kerül.

Piaci érték: Tekintve, hogy egy "döntéstámogató mechanizmusról" beszélünk, még ha a felhasznált "best practice"(primitív Exceles) technika nem is alkalmas teljesen az emocionális döntés teljes mértékű megerősítésére, akkor is, a játékos figyelőkkel való szakmai beszélgetés és az ebbe való befektetett, viszonylag magas összeg értéket kölcsönöz az elemzésnek.

Piaci érték tehát: kb. 85.000 Ft (ha a saját profitunkat is rászámoljuk)

Tananyag szerinti megoldás költségvonzatai:

  • Az adatvagyon beszerzésének költsége = 0 Ft
  • Szakértői munka: 20 perc x 3.000 Ft = 1.000 Ft
  • Licencdíj: Coco = 0 Ft
  • Internethasználat díja = 200 Ft
  • Szükséges program díja = 0 Ft

Legitimációs költségek = 0 Ft

Ennek oka, mert a módszertan önellenőrző, de a témát itt is megéri tüzetesen átrágni az üzletemberekkel, meghallgatni tanácsaikat, tapasztalataikat, és, hogy nagyobb értéket kölcsönözhessünk az elemzésnek, így tényleg érdemes velük több időt eltölteni: 3 óra : 120.000 Ft (-ból megvan a játékos figyelők meginterjúvolásával együtt)

Összesen: 131.200 Ft

Piaci érték : Tekintve, hogy egy döntéstámogató mechanizmusról beszélünk, gondolok itt arra, hogy ha egy üzletember az emocionális tényezőkön kívül számszerű, száraz adatokat is kapni akar például a hasonlóságelemzés révén, ami tegyük hozzá, sokkal megbízhatóbb információkat nyújt a számára, mint az előbb felvázolt technika révén, hogy megkönnyítse döntését mielőtt a pénzét amerikai kosárlabda csapatba fektetné, akkor nem túlzás, ha a végső összeg így:(FŐKÉNT A NAGYOBB HITELESSÉG ÉS A MEGBÍZHATÓSÁG TÉNYEZŐIT KIEMELVE A HASONLÓSÁGELEMZÉS RÉVÉN)kb: ~ 150.000 Ft

Hasznosság-különbözet a két megoldás között:

Költségkülönbözet: 61.200 Ft (ennyivel olcsóbb az ösztönös szerinti megoldás: 131.200 – 70.000 Ft) DE, a megoldások érték-különbözete: 65.000Ft (ennyivel többet ér a tantárgy szerinti megoldás: 150.000 – 85.000 Ft)

Konklúzió:

A két elemzési módszer közötti költség különbözet 61.200 Ft. A két megoldás közötti értékkülönbözet 65.000 Ft. Tehát a tananyag szerinti megoldás 3.800 Ft (65.000 Ft - 61.200 Ft) hasznot ad. Így megállapíthatjuk, hogy a tervezett haszon megvalósul, s ennek reményében kezdtem el a tananyag szerinti megoldást.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

  • Objektumok meghatározása
  • Attribútumok meghatározása
  • Az alaptábla nevezetű munkalapra feltöltöttem az attribútumokat és az objektumokat.
  • Meghatároztam az attribútumok irányát.
  • Elkészítettem a direkt táblát sorszám függvény segítségével, így megkaptam, hogy a különböző objektumok az attribútumok tekintetében milyen "helyezést" tudhatnak magunkénak. Helyezés tábla

Ezt követően ugyanezen a munkalapon elkészítettem a direkt tábla inverzét is, egy egyszerű képlet segítségével (=n+1-direkt érték)

  • Ezek után elkészítettem a direkt táblám felhasználásával az első Coco elemzést.
  • A kapott eredményeket a Coco1. nevű munkalapon helyeztem el. Az elemzés egyértelműen kimutatta, hogy a futtatás során voltak olyan attribútumok, amelyeket a Coco program nem használt fel az elemzéshez. Ezeket az attribútumokat citromsárga színnel kiemeltem a Coco1. nevű munkalapon.
  • Szűkített modell elemzése - A kiemelt, fel nem használt attribútumokat átmásoltam a Coco2. nevű munkalapra, és egy újabb futtatást végeztem el rajtuk a program segítségével.
  • A kapott, végleges eredményeket különböző színnel jelöltem (Becslés oszlop)a Coco2. munkalapon

Elkészítettem az inverz táblának az elemzését (Inverz munkalap)

  • Mindezek után a szűkített modell inverzének is megcsináltam a futtatását, amely eredményeket a későbbi "ellenőrzéshez" használtam fel
  • A Coco2. nevű munkalapon elvégeztem az ellenőrzést, amihez a HA függvényt használtam fel és a Delta értékeket vetettem össze a szűkített modell, illetve a szűkített modell inverzének felhasználásával.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

A COCO futtatása után megállapíthatjuk, hogy Zlatan Ibrahimovic és Robin van Persie a két leginkább szponzorálásra érdemes játékos, pontosan ugyanakkora eredményekkel. Ha megnézzük az alaptáblát, akkor elmondhatjuk, hogy e kettő labdarúgó népszerűségi indexe 10-10, így valószínűsíthető, hogy egy számukra felajánlott szponzori szerződésnél mélyen a zsebünkbe kell nyúlni ahhoz, hogy a szerződést elfogadják.

Ezzel szemben az eredmények alapján második legjobb játékosnak Santiago Cazorlát dobta ki a program, akinél a népszerűségi index 6-os, azaz a felsorolt tíz játékos közül neki a legkisebb (Diegóval és Toni Kroossal holtversenyben), tehát nagy valószínűség szerint őt sokkal szerényebb összegért is szerződtetni tudjuk, ellenben az előbb említett két játékossal.

Szponzorálásra érdemes személy lehet még a harmadik helyezett Gareth Bale is, akinek népszerűségi mutatója 8-as, azaz köztes megfelelője a Zlatan Ibrahimovic, Robin van Persie sztárpárosnak és Santiago Cazorlának.

A negyedik helyen Robert Lewandovski található, akinek a népszerűségi mutatója 9-es értéket mutat, így kijelenthetjük, hogy nála olcsóbb megoldásnak számít az előtte levő két játékos. Ennek megfelelően, noha őt is zölddel jelöltem a táblázatomban, azonban mégsem tartanám teljes mértékben megfelelő választásnak szponzoráció céljából. Az ő szerződtetési költségei közel azonosak lehetnek az első helyezett pároséval, így nem volna költséghatékony megoldás őt választani.

Végezetül itt vannak azok a játékosok, melyeket egyáltalán nem javasolnék szponzorálásra. Diego, Andrea Pirlo, Mario Götze, Thomas Müller, valamint a legrosszabb választásnak vélt Toni Kroos, bár talán őt olcsóbban meglehetne szerezni, mint a 8-as népszerűségű Mario Götzét, vagy a 9-es Andrea Pirlot. Ebben a listában Diego és Thomas Müller azonos értékekkel rendelkezik, ám kettejük közül Diego volna a könnyebben szerződtethető, ám lévén, hogy ugyanolyan népszerűségi indexszel rendelkezik, mint a korábban említett Santiago Cazorla, így semmiképpen sem ajánlanám, hogy Diego szerződtetésén gondolkozzon valaki.

Összességében tehát elmondhatjuk, hogy Zlatan Ibrahimovic és Robin van Persie lenne a legmegfelelőbb választás szponzorálás céljából, ám ha szerényebb költségvetéssel rendelkezünk, akkor Santiago Cazolra lenne az optimális döntés a korábban említett vélhetően olcsóbb szerződés miatt.

A COCO által felállított sorrend:

  1. Zlatan Ibrahimovic, Robin van Persie
  2. Santiago Cazorla
  3. Gareth Bale
  4. Robert Lewandovski
  5. Diego, Thomas Müller
  6. Mario Götze
  7. Andrea Pirlo
  8. Toni Kroos

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

A best practice megoldása szubjektív, alátámasztani hitelesen nem tudjuk.

A tananyag szerinti megoldás viszont egy objektívebb képet ad, amire alapozni lehet. Az eredmény megbízhatóbb.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

  • A saját elemzési módszer szubjektív, így megbízhatósága nem alátámasztott. Több időt és energiát igényel.
  • A tananyag szerinti megoldás megbízhatóbb, objektívebb képet ad. Alapozni lehet rá.
  • A két elemzési módszer közötti költség különbözet 61.200 Ft.
  • A két megoldás közötti értékkülönbözet 65.000 Ft.
  • A tananyag szerinti megoldás 3.800 Ft hasznot ad. A tervezett haszon megvalósul.
  • A hasonlóságelemzést megérte megcsinálni. Eredményként a COCO elemzést választom.

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

A feladatmegoldásom kezdetekor készítettem két másik COCO táblát is, melyek nem nyújtottak számomra kielégítő eredményt, hisz nem jutottam el a számításaim végére.

  • 1. verzió:

URL

Ennél a verziónál már az első futtatás eredményes volt, a baj csak az volt, hogy nem azt kaptam, amit kerestem. E szerint ugyanis Mesut Özil semmiben nem mutatkozik jobbnak, mint Frank Ribéry, így ezt a sort el kellett távolítanom a mintából, hogy tovább tudjak dolgozni az adatokkal.

Ami még változásként jelentkezett ennél a kimutatásnál, hogy itt még attribútumként tüntettem fel a sárga és piros lapok meglétét. A végső verziómból végül azért vettem ki, mert itt negatívumként tüntettem fel őket (azaz, minél kevesebb van, annál ideálisabb egy játékos) holott ez nem feltétlen igaz. Végül nem tudtam teljes mértékben dűlőre jutni ebben a kérdésben, így azt láttam helyénvalónak, ha ezt a két attribútmot eltávolítom az adattáblámból.

  • 2. verzió:

URL

Amit ennél a verziónál látunk, az ugyanaz a kérdéskör új megjelenési formája, mint Mesut Özil esetében, csak itt Cristiano Ronaldo és Huszti Szabolcs kettőse okozta a problémát. Ennél a kumutatásnál Huszti Szabolcs volt az, aki negatív értelemben kilógott a többi név közül, így őt is ki kellett volna vennem a megfigyelésemből.

  • Végleges verzió:

A végleges verzióban már tíz teljesen másik játékost vettem vizsgálatom alanyául, mert úgy éreztem, hogy az első két verzióban közölt játékosok között folyamatosan ez a hiba jelentkezne, s ezért nem jutnék a számításaim végére. Az új tíz játékos már megfelelt minden szempontból, azaz minden delta egyenlő volt nullával. Ez azt jelentette, hogy a modell teljesen hibátlan volt, s ekkor jöhetett a szűkített verzió.

nyilatkozat és kitöltési segédlet

Személyes eszközök