Activitats

En primer lloc podem fer un comparativa percentual entre els dos períodes analitzats.

Tots els diaris tenen una baixada considerable de lectors, excepte La Voz de Galicia, que incrementa els seus lectors en un 2,26%. El diari més afectat és El Mundo, que perd gairebé un terç dels seus lectors (-32,11%). El diari As és el que pateix menys el descens de lectors (-3,84%).

Segons aquests resultats i tenint en compte que hi ha dades de més períodes, es podria veure si aquesta baixada de lectors és un fet aïllat o bé si és una tendència constant i regular.

Si es tracta d’una baixada constant, els responsables d’aquests diaris s’haurien de plantejar les causes d’aquesta davallada, tot i que sembla evident que els mitjans digitals han tingut molta influència en aquesta situació, però caldria demostrar-ho amb l’estudi dels lectors que segueixen la premsa digital.

1. Es tracta d’un estudi de confiança, ja que prové de dues fonts segures: l’empresa que ha desenvolupat l’estudi és GFK, una empresa líder en investigacions de mercats, i, d’altra banda, l’estudi va ser promogut pel Govern d’Espanya.

2. Es tracta d’un estudi de 2011. Per tant, tot i que pot ser vàlid cal contrastar les informacions amb altres fonts més actualitzades, perquè s’estudien els hàbits de consum, que evolucionen molt ràpidament.

Una informació molt interessant és la que té relació amb la segmentació del mercats. Aquest estudi analitza diferents perfils de consumidors:

• Ecologista: mostra preocupació pel medi ambient i la tradueix en hàbits de consum responsables.
• Des-implicat: mostra una actitud claudicant cap al canvi climàtic perquè és un procés inexorable sobre el qual poca cosa s’hi pot fer.
• Convençut: és l’abanderat de la “causa ecològica” i mostra una actitud militant per defensar-la.
• Preocupat per la salut: mostra un grau d’implicació més baix amb la problemàtica mediambiental i només es preocupa per la salut i el reciclatge.

Aquesta informació és clau ja que ens permet conèixer el perfil de diferents segments de mercat i les seves preferències davant dels productes ecològics. Aquesta segmentació pot ser la base per definir estratègies promocionals per a cada perfil de consumidor d’aliments ecològics, adaptant la promoció segons qui sigui el destinatari.

La solució és oberta, per tant, totes les opinions raonades són possibles. A mode orientatiu, a continuació s’exposen algunes reflexions:

1. Si amb el big data desapareix la nostra privacitat com a persones i funcionem com a simples números amb unes característiques determinades, a través de la nostra informació els governs i les empreses poden utilitzar les dades per al seu propi benefici.
2. La utilització de dades massives o big data ens proporciona més seguretat, ja que el registre i anàlisi de les dades ens aporta prediccions, la qual cosa pot servir per ser més eficients en tots els àmbits (sanitat, educació, medi ambient…).
3. Quant a la propietat de les dades, es planteja crear registres perquè cada persona disposi de les seves dades i així pugui preservar la seva intimitat.

Taula de distribució de freqüències absolutes:

Consum setmanal de gelats

En la taula de distribució de freqüències absolutes només cal ordenar les dades i fer-ne el recompte.

Taula de distribució de freqüències relatives i marginals:

Consum setmanal de gelats

En la taula de distribució de freqüències relatives i marginals cal fer la distribució calculant els tants per u, per tant, el total és 1. Les freqüències relatives són les que hi ha en el centre de la taula i les marginals, les que es hi ha als extrems (columna i fila de totals).

També es podria expressar en percentatges. En aquest cas, el total seria 100%.

1. La taula de distribució de freqüències absolutes és la següent:

2. La taula de distribució de freqüències (absolutes, relatives i acumulades) és la següent:

La freqüència relativa es calcula a partir de la freqüència absoluta tenint en compte que 35 és el 100%. Per tant, 3 és el 8,57%, 11 és el 31,43%…

La freqüència acumulada és la suma d’una freqüència i la freqüència immediatament anterior.

3. Interpretació dels resultats

La representació de les dades d’una mostra utilitzant taules de freqüències aporta informació que es pot interpretar per poder prendre decisions estratègiques.

Per tal de millorar la lectura i interpretació de la taula de distribució de freqüències, com que les dades són quantitatives i hi ha molts valors diferents, s’utilitzen intervals per agrupar els valors de la variable estudiada (“classes”). Això permet fer una presentació més simplificada de la variable i contribueix a millorar-ne l’anàlisi.

Amb aquesta taula de distribució de freqüències podem observar el comportament de la variable “import dels tiquets de venda durant la primera hora d’obertura d’un dissabte” en aquest establiment:

• El 31,43% de les compres que realitza la clientela és entre 10 i 20 euros.
• El 28,57% de les compres que realitza la clientela és entre 20 i 30 euros.
• El 20,00% de les compres que realitza la clientela és entre 30 i 40 euros.
• L’11,43% de les compres que realitza la clientela és entre 40 i 50 euros.
• El 8,57% de les compres que realitza la clientela és de menys de 10 euros.

Tota aquesta informació s’obté de les freqüències relatives (f_i), que el que fan és calcular la proporció que representa cadascuna de les classes respecte del total (100%).

Si diem que 11 dels 35 clients han gastat entre 10 i 20 euros no aporta tanta informació com si diem que el 31,43% de la clientela fa compres d’entre 10 i 20 euros. Aquest percentatge dóna una idea més clara de la importància d’aquest grup de clients sobre el total.

Les freqüències relatives també es poden interpretar com a probabilitats que es produeixi un fenomen determinat. Per exemple, podem dir que hi ha un 31,43% de probabilitats que un client faci una compra d’entre 10 i 20 euros.

Si s’observen les freqüències relatives acumulades (f_a), es pot observar com:

• El 40% de la clientela realitza compres per un import inferior als 20 euros.
• El 68,57% de la clientela realitza compres per un import inferior als 30 euros.
• El 88,57% de la clientela realitza compres per un import inferior als 40 euros.

Les freqüències relatives acumulades mostren el percentatge de valors que se situen al mateix nivell o per sota d’un altre valor considerat. Si s’utilitzen intervals, aleshores la freqüència relativa acumulada mostra el percentatge de valors que són iguals o inferiors al límit superior de la classe o al límit inferior de la classe immediatament posterior.

Amb les dades de la freqüència relativa acumulada obtingudes, es pot observar que:

• El 31,43% (100 – 68,57) de la clientela realitza compres per un import superior als 30 euros.
• El 60% (100 – 40) de la clientela realitza compres per un import superior als 20 euros.

Com es pot comprovar, tota aquesta informació difícilment s’hauria pogut obtenir amb la simple observació de les dades. Per tant, les taules de freqüències ens permeten ordenar la informació obtinguda i extreure’n informació útil per a la presa de decisions.

Els nombres índex faciliten l’anàlisi de l’evolució de dades respecte a un any determinat, normalment el primer de la sèrie.

Per exemple, algunes qüestions que es poden observar fàcilment són:

• Els anys 2008 i 2011 són els que registren un increment superior dels turismes, perquè són els que tenen el nombre índex més alt. En canvi, l’any 2003 és el que té un increment més baix.
• L’any 2014 és el que registra un increment més gran de les motocicletes, perquè és l’any que té el nombre índex més alt. En canvi, l’any 2001 és el que té un increment més baix.
• En el còmput total de turismes i motocicletes, l’any 2012 és el que té un increment més elevat i l’any 2001 el que té l’augment més petit.

Evolució de beneficis:

Els càlculs es fan prenent com a referència el primer any de la sèrie, és a dir, els beneficis de l’any 2011. Són els següents:

• 2011:
  • (4.500 / 4.500) - 1 = 0
  • (7.250 / 7.250) - 1 = 0
• 2012:
  • (4.000 / 4.500) - 1 = -0,11111 = -11,11%
  • (6.850 / 7.250) - 1 = 0,05517 = -5,52%
• 2013:
  • (3.800 / 4.500) - 1 = -0,15555 = -15,56%
  • (6.800 / 7.250) - 1 = -0,06207 = -6,21%
• Etc.

Conclusions:

L’evolució de l’empresa 3P Sabateries és millor, ja que la davallada de beneficis dels anys 2012 i 2013 queda compensada pels increments dels anys 2014, 2015 i 2016. En canvi, en l’empresa 100 Peus Calçats els increments de beneficis dels anys 2014, 2015 i 2016 no compensen les disminucions dels anys 2011 i 2012.