U susret Biograd Boat Show 2018

Predmet ovog članka analiza je sudionika ( izlagača ) Biograd Boat Show koji se održao u razdoblju 19. – 22.listopada 2017.godine u Biogradu na moru. Informacije i materijali o izlagačima koji su korišteni u ovoj analizi nalaze se u katalogu koji je preuzet sa službenih internet stranica sajma. Pored dostupnih podataka o nazivu tvrtke, kontakt podacima ( koje bi već ove godine trebalo uskladiti s GDPR Uredbom ), uključeni su podaci o financijskom poslovanju ( prihodi, dobit, bonitet, broj zaposlenih ) pri čemu je korištena web aplikacije Astreel.

Analiza svih sudionika sajma prema financijskim rezultatima poslovanja nije bila moguća iz slijedećih razloga: – Za inozemne izlagače financijski podaci nisu bili dostupni u trenutku izrade analize – Izlagači koji su kategorizirani kao obrti, zadruge, udruge, ili obiteljska poljoprivredna gospodarstva nemaju javno dostupne financijske podatke – Osiguravateljske kuće, banke, leasing kuće nisu uključene u analizu Za analizu podataka koristio sam Python library – Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn.

Analiza sudionika ( izlagača ) na Biograd Boat Show 2017

Od ukupno 308 izlagača na sajmu 84,4 % činili su gospodarski subjekti iz Hrvatske. Boje inozemnih sudionika branile su Slovenija, Njemačka, Austrija, Madžarska, Grčka, Francuska, Belgija, Italija. U grafikonu 1. prikazan je odnos domaćih i inozemnh izlagača na sajmu.

Prema podacima iz kataloga Biograd Boat Show iz 2017.godine od ukupno 308 izlagača, za potrebe ove analize prikupljeni su financijski podaci za 193 gospodarska subjekta ( grafikon 2. )

U grafikonu 3. vidljiv je odnos prema vrstama poduzeća sa aspekta društveno – ekonomskog sustava. Konkretne brojke govore da je od 308 izlagača, 201 tvrtki d.o.o., dok se ostali oblici udruživanja pojavljuju 107 puta ( grafikon 3. )

Prethodno smo najavili kako ćemo se fokusirati samo na tvrtke za koje imamo sve financijske podatke. Slijedeći grafikon ( grafikon 4. ) prikazuje broj izlagača prema veličini gospodarskih subjekata. Broj mikropoduzetnika bio je 101, zatim slijedi 75 malih poduzetnika, 12 srednje velikih tvrtki i 3 velika gospodarska subjekta.

Ukupno ostvareni prihodi 193 gospodarska subjekta za koje raspolažemo s financijskim podacima iznosili su 4,22 milijarde kuna, dok su istovremeno zapošljavali 3929 ljudi. Ostvareni prihodi i broj zaposlenih prema veličini subjekata:
  • mikropoduzetnici 216 milijuna kuna i 378 zaposlenika,
  • mali poduzetnici 1,51 milijarda kuna i 1239 zaposlenika,
  • srednji poduzetnici 1,04 milijarde kuna i 1087 zasposlenika, i
  • veliki poduzetnici s prihodima od 1,44 milijarde kuna s 1223 zaposlena djelatnika.
Iz grafikona 5. vidljivo je kako su najzastupljeniji bile subjekti s jednim, dvoje ili troje zaposlenih. Prema službenim evidencijama za 2017.godinu osam tvrtki koje su nastupile nisu imale evidentirane zaposlenike. Riječ je o tvrtkama koje su prošle godine bilježile negativne poslovne rezultate. Kako se kreću rasponi ostvarenih prihoda tvrtki s jednim zaposlenikom ? Podatak na vertikalnoj osi odnosi se na broj tvrtki koje su ostvarile određenu visinu prihoda. Npr. prvi stupac nam govori kako je deset tvrtki s jednim zaposlenikom ostvarilo prihode u rasponu od 1 do 500.000,00 kuna, 5 tvrtki je imalo prihode u rasponu od 500.001 do 1.000.000 kuna, itd. Jedan od izlagača na sajmu ostvario je prihod u rasponu 4 – 4,5 milijuna kuna s jednim zaposlenikom. Kako se kreću rasponi ostvarenih prihoda tvrtki s dvoje zaposlenika ? Analogno pojašnjenju koje smo dali u prethodnom slučaju distribucija ostvarenih prihoda kada su u pitanju dvoje zaposlenika. Koje su hrvatske županije zastupljene na sajmu? S obzirom na mjesto održavanja sajma najviše izlagača dolazi iz Zadarske županije, dok Splitsko-dalmatinska županija i Grad Zagreb zauzimaju drugo, odnosno treće mjesto. Financijska slika izlagača na sajmu? Prema dostupnim financijskim podacima izlagača na BBS17 za veći broj izlagača ocjena boniteta se kretala između B ( 67 subjekata ),  A ( 65 subjekata ) i C ( 37 subjekata ). Bonitetna ocjena formirana temeljem pokazatelja zaduženosti, likvidnosti, obrtaja imovine, ekonomičnosti i rentabilnosti. Za svaki od subjekata analizu je bilo moguće proširiti na način da se vidi postoje li poveznice među društvima, da li je račun blokiran, kakvi su trendovi poslovanja u usporedbi s prosjekom branše, ili usporedbe s vodećim tvrtkama iz iste djelatnosti. Na sajmu su sudjelovala 26 gospodarskih subjekata koji nisu poslovali pozitivno 2017.godine. Raspon financijskih rezultata kretao se u rasponu od -25,85 milijuna kuna do -2,44 tisuća kuna. Koje su najzastupljenije djelatnosti na BBS17? Prema financijskim podacima koji su nam bili dostupni za 193 gospodarska subjekta analizirani su podaci o najzastupljenim djelatnostima na sajmu. U grafikonu 10. izdvojeno je deset najzastupljenijih djelatnosti na sajmu. Izdvojiti ćemo tri djelatnosti iz kojih dolazi najveći broj izlagača na sajmu, te ćemo u nastavku prikazati anlizu prema županijama.  4690 Nespecijalizirana trgovina na veliko ( 27 izlagača ) 7734 Iznajmljivanje i davanje u zakup (leasing) plovila ( 20 izlagača ) 3315 Popravak i održavanje brodova i čamaca ( 16 izlagača ) Uz dostupnost ostalih zanimljivih podataka i ova analiza bi poprimila konkretniju formu. Ipak na temelju dostupnih podataka svatko ponaosob može donijeti zaključke. U ovom izvještaju nije navedeno niti jedno ime tvrtke, niti imena osoba, a sve kako bi se zaštitile informacije o istima sukladno uredbi GDPR. Podaci koji su korišteni dostupni su preko internet servisa, odnosno ne postoje ograničenja da ih bilo koja treća strana koristi za svoje potrebe.    

Kako do posla u tvrtci za koju želiš raditi?

Kako pronaći dobru tvrtku ?

Tema ovog članka je informirati vas kako pomoću aplikacije pronaći tvrtku u kojoj biste htjeli raditi. Živimo u vremenu gdje kao posloprimci imamo pravo i moć informirati se o tvrtkama kojima šaljemo svoje životopise. Na nama je da se potrudimo pronaći tvrtke u kojima će naše znanje i iskustvo biti korisno za rast tvrtke. Prije nego li kritizirate politiku, Vladu, bivše poslodavce, razmislite jeste li poduzeli baš sve kako biste našli posao?

Najbolje da sada ispričam priču. Prije nekoliko godina radio sam u tvrtci koja je zapošljavala 30 – tak ljudi. Tijekom desetak godina provedenih u tvrtki u nekoliko navrata dolazili su mladi ljudi kojima je to bio prvi ili drugi posao. Jedan od takvih mladih kadrova dobio je mentora s kojim je pet godina blisko surađivao. Nakon pet godina odlučio je napustiti tvrtku, radi bolje plaćenog posla. Osnovao je obitelj, troškovi života su se povećali i činilo se logičnim krenuti u novu sredinu. Obećanja o višim primanjima držala su vodu samo dva mjeseca. Nekoliko mjeseci kasnije tvrtka u koju je prešao otišla je u stečaj. Da je tada postojala aplikacija pomoću koje je mogao na jednostavan način provjeriti novog poslodavca prije potpisa ugovora, sigurno da takvu odluku ne bi bio donio. Na vrijeme bi znao da tvrtka ima problema, i da mora nastaviti dalje tražiti.

Ako ste danas u potrazi za poslom, sigurno posjećujete web stranice mojposao.net ili posao.hr. Odlazite na zavod za zapošljavanje provjeriti ponudu poslova na oglasnoj ploči. Ako nema niti jedan posao koji vas interesira vaše raspoloženje se mijenja. Ne vjerujete da postoji posao koji biste mogli raditi u vašem gradu. Počinjete razmišljati o odlasku iz Hrvatske, promjeni grada, prihvaćanju bilo kakvog posla. Uglavnom niste zadovoljni sa situacijom. Što učiniti?

Kako bi bilo da promijenite pristup u traženju posla?

Najprije napišite motivacijsko pismo i obnovite cv. Dopunite ga seminarima, radionicama, tečajevima. Zatim pomoću aplikacije potražite tvrtke koje se nalaze u djelatnosti koje su vam bliske, i u kojima bi imali interes raditi. Provjerite povijest poslovanja i ako vam se sviđa to što vidite uputite mail, nazovite ili pošaljite poštom vašu dokumentaciju. Tvrtke su uvijek u potrazi za kvalitetnim kadrovima to je ono što morate znati. Nije moguće saznati ishod vaše akcije, ali ono što možete biti sigurni je da tražite posao tamo gdje vi želite raditi.

Kako sam pomoću aplikacije došao do tvrtke za koju sada radim?

Koristeći se jednom aplikacijom filtrirao sam tvrtke u djelatnosti koja me je zanimala, vidio sam kolika je isplaćena neto plaća, znao sam da tvrtka nije bila u blokadi, koliko imaju zaposlenih, a sve prije nego li sam poslao zamolbu. U mom slučaju u roku od mjesec dana pronašao sam tvrtku za koju danas radim. Sada se čini kako je sve jednostavno i nije mi jasno zašto sam toliko čekao. Onog trenutka kada sam preuzeo odgovornost da nađem posao koji bi volio raditi, kreirao sam pozitivno okruženje i prilika se otvorila.

Prvi mjesec odradio sam bez ikakve naknade kako bi pokazao budućem poslodavcu da stvarno želim raditi tu vrstu posla. Drugi korak sklapanje ugovora na neodređeno bio je puno jednostavniji, jer se odnos počeo graditi na kvalitetnim temeljima. Svjestan sam da se puno stvari trebalo poklopiti, ali pokušao sam i uspio.

Htio bi reći kako je model aktivnog traženja posla jedini način da se posao pronađe. Nakon dvije godine na zavodu niti jednom nisam bio pozvan ili upućen na razgovor za posao. Tražio sam u nekoliko navrata priliku da dodatno educiram ili prekvalificiram. S obzirom na godine to nije bilo prihvatljivo jer ne spadam u “ranjivu” skupinu. Istovremeno bio sam tvrdoglav čitavo to vrijeme jer nisam koristio poznanstva zbog osjećaja da će mi netko non-stop lupati nad glavom kako mi je učinio veliku uslugu. Nakon 18 godina radne karijere takvu vrstu odnosa nisam htio sebi stavljati na teret. To je gore nego kreditno zaduženje u švicarcima. Nikada vratiti.

Analiza budućeg poslodavca kojem šaljete dokumente je nužna

Skrenuo bih pažnju na opis očekivanih vještina i znanja prilikom traženja posla. Ukratko, ima tu svega. Mislim kako treba biti oprezan osobito kod novoosnovanih tvrtki koje imaju velika očekivanja. Moja je preporuka provjeriti povijest poslovanja subjekta, a sve što je kraće od godine dana zahtijeva dodatnu analizu. Koliko god zvučalo interesantno ili izazovno na svakome je ponaosob odluka želi li ili ne raditi u takvoj tvrtci. Najvažnije od svega je znati da imate pravo i obavezu prije nego se javite na oglas za radno mjesto dobro se pripremiti da saznate što je moguće više o potencijalnom poslodavcu.

Ako imate dodatnih pitanja koju sam aplikaciju koristio možete me kontaktirati na mail [email protected]

 

Arhitektonske usluge mikropoduzetnika u Dalmaciji

Za ovu priliku pripremio sam analizu sektora arhitektonskih usluga za područje Dalmacije. Analiza je napravljena na uzorku mikropoduzeća prema ostvarenim poslovnim rezultatima u 2016.godini.  Analizom podataka nisu obuhvaćeni poslovni subjekti koji su obveznici poreza na dohodak. Financijske informacije povučene su iz web aplikacije https//astreel.com.

U Zadarskoj županiji top 25 mikropoduzetnika u arhitektonskoj djelatonosti ostvarilo je prihod od ukupno 10.168.991 kuna. Uprosječena vrijednost prihoda iznosila je na promatranom uzorku 406.759 kuna.

Kumulirana dobit TOP 25 tvrtki iznosila je u 2016.godini 626.580 kuna. Prosječno isplaćena plaća u promatranom uzorku iznosila je 4.246,52 kune. Najviša neto isplaćena plaća iznosila je 8.081 kunu. Prosječan broj zaposlenih u promatranom uzorku iznosio je 2,44.

 

Nakon Zadarske županije krenimo prema Šibensko – kninskoj županiji.

U odnosu na Zadarsku županija, Šibensko – kninska županija točnije TOP 25 mikropoduzetnika u istoj djelatnosti ostvarilo je veće prihode za 36,3 %.

Kumulirana dobit TOP 25 tvrtki iznosila je u 2016.godini 603.070 kuna. Važno je naglasiti kako je samo trinaest ( 13 ) mikropoduzetnika pozitivno poslovalo. Prosječno isplaćena plaća u promatranom uzorku iznosila je 4.140,38 kune, što je 106,1 kn manje u odnosu na Zadarsku županiju. Najveća isplaćena neto plaća u djelatnosti iznosila je 5.964 kuna. Prosječan broj zaposlenih u promatranom uzorku za 2016.godinu bio je 2,12.

Slijedeća županija je Splitsko – dalmatinska županija. Temeljem analiziranih podataka splitski mikropoduzetnici ( TOP 25 ) ostvarilo je prihode koji su trostruko veći u odnosu na Zadarsku županiju. U odnosu na Šibensko – kninsku županiji ostvaren prihod je veći za 276 %.

U odnosu na ostvarene dobiti TOP 25 mikropoduzetnika treba istaknuti dobit koja je iznosila sedmerostruko više u odnosu na zadarsku i šibensko-kninsku županiju. Prosječno isplaćena neto plaća u Splitsko – dalmatinskoj županiji veća je za 25 % u odnosu na plaću isplaćenu u Zadarskoj županiji, odnosno 28,4 % u odnosu na Šibensko-kninsku županiju. Najveća neto isplaćena plaća iznosila je 10.495 kuna. Prosječan broj zaposlenih u djelatnosti iznosio je 5,8.

Zadnja županija koju ćemo obraditi je Dubrovačko – neretvanska županija. Podatak koji govori o ostvarenim prihodima za 2016.godinu na području Dubrovačko – neretvanske županije je očekivan. U usporedbi sa Splitsko-dalmatinskom županijom dobit TOP 25 dubrovačkih mikropoduzetnika jest manja, dok je istovremeno neto plaća 8,4% veća u Dubrovačko-neretvanskoj županiji. Najviše isplaćena neto plaća iznosila je 10.034 kuna.

Na razini Republike Hrvatske djelatnost arhitektonske usluge ostvarila je ukupne prihode u iznosu od 130.833.923 kuna. Mikropoduzetnici na području Dalmacije participirali u ukupnim prihodima djelatnosti sa 64%. Na državnoj razini top 25 mikropoduzetnika nalaze se samo dvije tvrtke iz Dalmacije ( 10. i 13 . mjesto ) koje dolaze iz Splitsko – dalmatinske županije.

Izrada ovog pregleda informacija odrađena je pomoću aplikacije Astreel.

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 vizualizacija podataka

Za predstojeći nogometni festival u Rusiji, odlučio sam pripremiti nekoliko grafikona. U ovom primjeru koristio sam dostupnu bazu podataka koju je moguće preuzeti s kaggle.com. S obzirom da je ažurirana prije nekoliko dana pretpostavio sam da se radi o bazi podataka koja je relevantna. Istovremeno, podaci ne pružaju veliki broj mogućnosti za analizu zbog čega sam napravio četiri jednostavne vizualizacije pomoću Pythona i Jupyter notebooka.

Prva vizualizacija nam govori koliko igrača ima određeni broj godinama. Vidljivo je kako najviše igrača ima 25 godina.

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Broj igrača prema godinama

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Broj igrača prema godinama

Druga vizualizacija prikazuje top 20 igrača s najviše odigranih utakmica koji će sudjelovati na ovom Svjetskom nogometnom prvenstvu.

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Igrači s najvećim brojem odigranih utakmica

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Igrači s najvećim brojem odigranih utakmica

 

Treća vizualizacija prikazuje tko su najbolji strijelci do sada. Ovu listu predvodi Christiano Ronaldo kojeg prati Lionel Messi, a na trećem mjestu se nalazi Neymar Jr. Rekli bi dobri poznavatelji nogometa to je što smo znali od prije.

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Igrači s najviše postignutih golova

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Igrači s najviše postignutih golova

 

Četvrta i ujedno posljednja vizualizacija odnosi se na podatak o klubovima s najvećim brojem reprezentativnih igrača. Iz tablice je vidljivo da najveći broj reprezentativaca ima Manchester City ( 16 ), slijedi Real Madrid ( 15 ) i Barcelona ( 15 ).

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Klubovi s najviše reprezentativnih igrača

Svjetsko prvenstvo u nogometu Rusija 2018 | Klubovi s najviše reprezentativnih igrača

 

Na ovom primjeru pokušao sam prikazati nekoliko osnovnih vizualizacija na temelju dostupnih parametara. Planiram za drugi put koristiti drugu bazu podataka kako bi analiza imala više “dubine”.

Nadam se kako vam je ova analiza zanimljiva, a ukoliko imate pitanje možete se javiti na [email protected]

Matplotlib vodič

Matplotlib (Uvodni dio)

Analize i vizualizacije podatake najčešće sam radio u Excelu. Prošle godine zainteresirao me programski jezik Python. Krenuo sam ga samostalno učiti i puno puta započinjao iznova. Brzina učenja bila je manja od brzine zaboravljanja. Odgledao sam nekoliko desetaka tutoriala na internetu. Jedini način da se nauči kodirati je da počnem kodirati. Jednako važno je znati područje interesa. U mom slučaju analiza i vizualizacija podataka su područje koje me najviše zanima. Kako bi pomogao sebi u budućnosti odlučio sam napisati par redaka o Matplotlib biblioteci.

Analiza i vizualizacija podataka u Pythonu podrazumijeva korištenje biblioteka Matplotlib, Pandas, Numpy i druge. O potonje dvije sam već pisao i koristio u skriptima koje možete pronaći na ovim stranicama. Sada je došao red na matplotlib biblioteku. Koristimo je za vizualizaciju podataka s kojima radimo. Za sada ćemo krenuti s jednostavnim primjerom. Sve primjere koje prikazujemo odrađeni su pomoću Jupyter Notebooka. Riječ je o super alatu koji mi omogućava da vrlo brzo odradim računske i analitičke operacije na velikim bazama podataka.

(more…)

Najam bicikli Python analiza

Najbolji način da se nauči što je više osnovnih pojmova o statistici i vjerojatnosti je kroz primjere.U ovom slučaju koristiti ćemo se bazom podataka koja se odnosi na korištenje javnih bicikli u jednom američkom gradu. Kako se radi o Amerikancima, možete biti sigurni da je analitika posao koji znaju kako se radi. Primjere za to možete naći od gospodarstva, obrazovanja, sporta. U donošenju odluka oslanjaju se na ankete i rezultate istraživanja.
Riječ je o sustavu s 500 bicikli, koje se nalaze na 50 stanica – mjesta raspoređenih u jednom gradu. Na svakoj stanici postoji sustav za zaključavanje i popratni kiosk gdje korisnici usluge mogu platiti godišnju članarinu, jednodnevnu ili trodnevnu naknadu za korištenje.
(more…)