Proposta tesi di laurea

[EnriAbrate]

Studente proponente

s299727 Abrate Enrico

Titolo della proposta

Indagine sui Collegamenti e Profittabilità delle Aziende in una Rete Globale

Descrizione del problema proposto

Tramite questo applicativo sarà possibile effettuare un’analisi dettagliata delle più importanti ed influenti aziende mondiali, suddivise per settore in cui operano e per paese di appartenenza. All'interno della piattaforma è possibile visualizzare le caratteristiche fondamentali delle imprese, applicare vari vincoli e metterle in relazione tra loro. Questo tipo di analisi risulta utile in due diversi contesti: da un lato, per il personale aziendale, il quale può individuare quali sono le proprietà e prestazioni di un’impresa concorrente nello stesso settore per metterle a confronto; dall’altro, per gli investitori, perché, tramite le informazioni ricavate dall’analisi, riesce a stabilire quali sono le imprese che rispecchiano i propri criteri di investimento.

Descrizione della rilevanza gestionale del problema

Questo tipo di analisi è molto rilevante in ambito gestionale, perché integra diverse competenze che sono richieste in ambito aziendale, legando aspetti di decisioni aziendali, strategici e di ottimizzazione. I motivi principali sono:

• Analisi dei dati e decision making: l'ingegnere gestionale si occupa di analizzare dati complessi per prendere determinate decisioni. Creare un grafo aziendale e identificare le connessioni tra le aziende per paese è un esercizio di analisi strutturata di dati reali, fondamentale per comprendere le dinamiche di mercato e il posizionamento competitivo.
• Ottimizzazione dei profitti: un compito fondamentale del personale di un’azienda è quello di riuscire a massimizzare i profitti. Creare un algoritmo che permetta di trovare un percorso tale per cui i profitti siano massimizzati riflette il processo di ottimizzazione che un ingegnere gestionale deve seguire per migliorare le performance dell’impresa.
• Valutazione competitività: mettere a confronto le diverse imprese e raggrupparle per i settori di competenza permette di effettuare un’analisi dettagliata di quanto sia influente un’azienda all’interno del settore e permette inoltre l’implementazione di nuove strategie o di valutare diversi accordi, tra cui alleanze, fusioni o collaborazioni tra aziende.

Descrizione dei data-set per la valutazione

Il dataset utilizzato per l’analisi dei dati proviene da Kaggle (link: https://www.kaggle.com/datasets/rakkesharv/forbes-2000-global-companies) ed è basato sui dati del Forbs Global 2000. Questo database elenca le duemila migliori aziende al mondo per l’anno 2022 classificate in base ai criteri finanziari di reddito, profitto, asset e valore di mercato. Successivamente ho ritoccato il dataset per adattarlo alle esigenze di analisi. In particolare, ho modificato il nome della colonna “2022 Ranking” in “ID” inserendo in seguito i valori numerici univoci. Inoltre, ho aggiunto nelle colonne “YearFounded” e “TotalEmployees” i valori mancanti al fine di ottenere un’analisi più dettagliata. Questi indicatori aiutano a comprendere il successo e la stabilità delle imprese in diversi settori e regioni geografiche, fornendo un'ampia visione delle migliori aziende su scala globale.
Il database è costituito da undici colonne contenti:

• ID: numero identificativo dell’azienda, rappresenta il posizionamento nella classifica;
• OrganizationName: nome dell’azienda;
• Industry: settore in cui opera l’impresa;
• Country: stato in cui è stabilita;
• YearFuonded: anno di fondazione;
• CEO: capo dell’organizzazione;
• Revenue: Reddito dell’impresa nell’anno corrente, in miliardi;
• Profits: Profitto generato nell’anno corrente, in miliardi;
• Assets: Valore totale dei beni appartenenti all’impresa nell’anno corrente, in miliardi;
• Market Value: Valore di mercato nell’anno corrente, in miliardi;
• TotalEmployees: Numero totale di impiegati.

Descrizione preliminare degli algoritmi coinvolti

All’interno dell’applicazione vengono utilizzate query SQL per la ricerca e l'estrazione di record specifici dal database. Inoltre, sono stati implementati in Python algoritmi ricorsivi e di ottimizzazione per analizzare i dati e ottenere risultati più complessi e approfonditi.
I problemi che l’applicazione web dovrà affrontare sono quelli che seguono.
In primo luogo, dovrà creare un grafo pesato e non orientato seguendo tali criteri: i nodi sono tutte le aziende che sono state fondate dopo un determinato anno (l’anno è scelto dalla DropDown di anni presenti nel database). Gli archi si formano tra aziende se e solo se queste risiedono nello stesso stato, se il valore assoluto della differenza degli anni di fondazione è minore stretto di tre e se hanno un numero minimo di impiegati n (scritto all’interno della TextBox). Il peso di tale arco è la media dei profitti delle due imprese.
Creato il grafo bisogna popolare le DropDown relative ai nomi dell’imprese, ai settori e agli stati con gli elementi estratti dai nodi.
Dopodiché alla pressione del bottone “Cerca Simili” cerca i vicini che operano nello stesso settore dell’azienda selezionata dalla DropDown e stampa nome e peso dell’arco che li connette, in ordine di valore decrescente.
Alla pressione del bottone “Volume Affari” viene calcolato il totale dei profitti generati dalle imprese. Viene fornito un primo totale per il settore e un secondo totale per la nazione di appartenenza, selezionati entrambi nei rispettivi DropDown. Per entrambi i gruppi il sistema crea una classifica delle tre imprese con i profitti più alti, mostrando quelle con i risultati economici migliori all'interno del settore e del paese.
Quando viene premuto il bottone “Trova Cluster di Aziende” vengono identificate le componenti fortemente connesse nel grafo, analizzando i gruppi di aziende interconnesse. Per ogni componente calcola e visualizza il numero totale di aziende, il settore maggiormente presente all’interno del gruppo e i redditi totali. Viene stampata inoltre una classifica dei primi tre cluster per numero di aziende coinvolte.
Infine, alla pressione del bottone “Massimizza Profitti” si genera un algoritmo ricorsivo che identifica un percorso semplice per massimizzare i profitti totali delle imprese utilizzando il peso degli archi. Per tale algoritmo si devono considerare esclusivamente le aziende che hanno un valore di mercato sopra una soglia prestabilita.

Descrizione preliminare delle funzionalità previste per l’applicazione software

L'applicazione è progettata per aiutare il fruitore ad esplorare ed analizzare una rete di aziende internazionali, sfruttando un’interfaccia interattiva che offre diverse funzioni di visualizzazione e analisi. Gli utenti possono esplorare le connessioni tra le aziende in base a criteri come settore, paese e numero di dipendenti, nonché ottenere insight sui profitti e distribuzioni delle aziende all'interno di cluster.
Nella prima riga viene visualizzata una DropDown contenente gli anni di fondazione e una TextBox per indicare il numero minimo dei dipendenti. Selezionati questi parametri, premendo il pulsante “Crea Grafo”, l'utente genera un grafo pesato e non orientato che gli permetterà di visualizzare nella riga successiva il numero di nodi e archi presenti.
Nella terza riga l'utente seleziona un'azienda da un menù a discesa, e con la pressione del pulsante “Cerca Simili”, visualizzerà tutte le aziende vicine a quella selezionata, ossia le imprese connesse direttamente che operano nello stesso settore. Per ciascuna organizzazione vengono mostrati il nome e il peso dell'arco che li collega, ordinati in ordine decrescente di valore.
Nella quarta riga dell’interfaccia sono presenti due DropDown, uno per selezionare il settore e l’altro per lo stato, seguiti dal bottone “Volume Affari”. Premendo il pulsante l'utente può calcolare il totale dei profitti generati dalle aziende in due modalità: per settore o per paese. Verranno poi visualizzati i due totali e le classifiche delle aziende che contribuiscono maggiormente a ciascuno di essi.
Nella riga successiva, premendo il pulsante “Trova Cluster di Aziende”, verranno visualizzati i gruppi di imprese fortemente connesse tra loro. L'applicazione mostrerà una classifica dei primi tre più grandi cluster, per numero di aziende coinvolte, sui quali verranno calcolati il numero totale di aziende, il settore maggiormente presente e i redditi totali.
Nell’ultima riga, dopo aver scelto la soglia del valore di mercato, tramite il pulsante “Massimizza Profitti” viene individuato un percorso per ottimizzare i guadagni delle imprese, utilizzando un algoritmo ricorsivo. Vengono quindi visualizzati i nomi delle organizzazioni, i settori in cui esse operano e i profitti generati.