1.DESCRIEREA BAZEI DE DATE

Proiectul se bazeaza pe situatia unei organizatii studentesti numita Sindicatul Studentilor din Cibernetica. Aceasta baza de date cuprinde informatii despre SiSC, sintetizate in urmatoarele tabele: Membri, Departamente, Noi Recruti, Sponsori, Proiecte, Facturi. Sursa datelor provine din realitate, din actele oficiale ale organizatiei.

Intre aceste tabele exista legaturi. Un membru apartine unui singur departament si poate desfasura activitate de voluntariat intr-un singur proiect pe care si-l alege. Membrul este identificat in mod unic prin atributul id_membru, ce reprezinta cheie primara pentru tabela Membri.

Fig. 1 –Tabela Membri

Tabela Departamente are ca si cheie primara coloana ID_departament si este alcatuita din 5 departamente, fiecarui departament apartinandu-i mai multi membri (legatura 1:n).

Fig. 2 – Tabela Departamente

Tabela Noi_Recruti stocheaza informatii despre potentialii membri ai organizatiei, care sunt la randul lor identificati in mod unic printr-o cheie primara numita ID_Recrut. Fiecare recrut este rugat sa isi exprime optiunea fata de un singur department, astfel creandu-se o legatura de tipul 1:n, legatura marcata prin cheia primara ID_Departament din tabela Departamente, ce in tabela Noi_Recruti este foreign key.

Fig. 3- Tabela Noi_Recruti

Tabela Sponsori detine date de identificare si contact despre sponsorii cu care SiSC a colaborat in trecut si inca colaboreaza, cat si date despre numarul de colaboratori, persoane din organizatie care au intrat in contact direct cu omologii sponsorilor.

Fig. 4 – Tabela Sponsori

Tabela Proiecte este tabela care identifica in mod unic proiectele ce se desfasoara in cadrul organizatiei, precum si date despre sponsorii care si-au adus contributia la unul sau mai multe proiecte (1:n).

Fig. 5 – Tabela Proiecte

Tabela Facturi inregistreaza informatii despre datele de intrare si iesire a sumelor de bani, aferente fiecarui proiect. Aceasta tabela are ca indenficator unic campul ID_Factura, iar ca si cheie straina are campul ID_Proiect ce face legatura cu tabela Proiecte.

Fig. 6 – Tabela Facturi

Fig. 7 – Relatiile dintre tabele

2. Selectia unui grup de date care sunt necesare in problema decizionala si importarea lor intr-o foaie de lucru Excel

Pentru a fundamenta si a realiza analize decizionale pe baza inregistrarilor din baza noastra de date, am realizat in Access doua Query-uri pe baza tabelelor Membri si Proiecte.

Primul Query este realizat pe baza tabelelor Membri, Departamente si Proiecte si aduce Numele, Prenumele membrilor, denumirea departamentului din care face parte membrul, cat si numele proiectului in care membrul este implicat.

Fig. 8 – Select SQL pentru a selecta datele dorite despre Membri

Fig. 9 – Rezultatul selectului anterior in Access

Cel de al doilea Query doreste sa aduca date despre Proiectele SiSC. Astfel selectul se bazeaza pe aducerea coloanelor ID_Proiect si Nume_Proiect din tabela Proiecte si coloanele ID_Factura, Valoare, Data_intrare si Data_iesire din tabela Facturi.

Fig. 10- Select SQL pentru a obtine informatii complete despre proiecte

Fig. 11- Rezultatul selectului Proiecte in Access

3. Prelucrarea datelor rezultate la pasul 2 cu ajutorul EXCEL

Fig. 12- Tabelul proiectelor exportat din baza de date Access in Excel

Pe baza tabelului de mai sus, doresc sa vad statisticile descriptive pentru proiectele SiSC. Variabila cea mai importanta, care imi arata productivitatea proiectelor, este valoarea proiectelor, asa ca urmatoarele prelucrari se vor concentra asupra acestei variabile(coloane).

Fig. 13 – Summary statistics pentru variabila „Valoare”

3.1. Statisticile descriptive pentru variabila „Valoare” ne arata cateva caracteristici despre distributia variabilei, valorile extreme, outlieri si valorile medii.

Valorile extreme ale variabilei sunt: valorea minima a unui proiect este de 1000€, iar valoarea maxima este de 5600€. Media valorii proiectelor este de aproximativ 3000 €, iar mediana este de 2500 €. Variatia standard, care ne arata cu cat variaza valorile setului de date, este de 1540.36€.

Doi indicatori extrem de importanti sunt Skewness si Kurtosis. Acesti indicatori sunt folositi pentru a descrie distributia unui set de date. Skewness ne arata asimetria, iar Kurtosis indica forma curbei de distributie.

In cazul nostru, Skewness este pozitiv, ceea ce indica o asimetrie de dreapta, adica majoritatea valorilor sunt concentrate la dreapta valorii medii. Kurtosis are o valoare de -0.95, mult mai scazuta decat valoarea normala de 3( care indica o distributie normala, mezocurtica) , indica o distributie platicurtica, cu valori care nu se aduna in jurul mediei.

Fig. 14 – Bar chart-ul proiectelor si al valorii lor

3.2.Figura 14 reprezinta pe axa orizontala proiectele SiSC, in timp ce pe axa verticala sunt reprezentate valorile, sumele aduse de proiectele respective. Pentru fiecare barline al proiectului am ales sa reprezint pe grafic valoarea respectivului proiect.

Am dorit sa realizez o previziune a valorii proiectelor pentru urmatoarele 3 perioade, asa ca am folosit functia Add Trendline. Prima data am exprimat aceasta prognoza cu ajutorul functiei liniare, rezultand ecuatia y=90.909x +2400, cu un R Squared de 0.0383. Acest R Squared exprima validitatea modelului, cu cat R2 este mai mare cu atat ecuatia, aproximarea respectiva este mai buna.

Am mai estimat modelul trendline si cu ajutorul functiei exponentiale, iar rezultatul este exprimat de ecuatia: y=2105.4e0.0336X, iar R2 are o valoare de 0.0399 > ca 0.0383, rezulta ca vom alege cea de a doua ecuatie pentru a exprima valorile viitoare ale proiectelor.

3.3. Functiile financiare

3.3.1. PV

Folosind functia PV definim pretul maxim de achizitie ca fiind calculat dupa formula: PV(B12/12, B13*12, -B11/12), unde B12 este rata dobanzii, B13 este numarul de ani si B11 este plata efectuata in fiecare an.

3.3.2. NPV

Folosind functia NPV definim valoarea prezenta neta a investitiei ca fiind calculata dupa formula: NPV(B29, B25,B26,B27,B28), unde B25, B26 , B27, B28 sunt veniturile in cei 4 ani considerati si B29 este rata anuala a investitiei.

3.3.3 FV

Folosind functia FV definim valoarea depozitului peste un an ca fiind calculata dupa formula:

FV(B39/12, B41*12, -B40, -B38, 1), unde B39 este rata dobazii, B41 este numarul de ani,B40 este rata lunara si B38 este depozitul initial.

3.4 Pivot charts, filters and sort

Pentru tabela rezultata in urma query-ului SQL realizat in Access am ales sa aplic mai multe grupari de tipul Pivot Table in functie de necesitatile organizatiei.

Fig. 15 – Crearea pivot table-ului care in functie de proiect si departament(filtre aplicate de utilizator) afiseaza membrii asignati

Fig. 16 – Rezultatul gruparii anterioare arata membrii din departamentul PR care sunt asignati proiectului TapThatJob

Fig. 17 – Pivot Table care arata numarul de membri din fiecare departament si proiectul in care sunt asignati

Fig 18 – Pie chartul care arata distributia celor 10 membri ai departamentului PR pe proiectele SiSC