Mirosława Lasek
Katedra Informatyki Gospodarczej i Analiz Ekonomicznych, Uniwersytet W arszawski 00-241 W arszawa, ul. Długa 4 4 /5 0 , m lasek@ wne.uw.edu.pl;
Ewa Nowak
Zakład Geografii Regionalnej, Instytut Geografii, Akadem ia Świętokrzyska 25-410 Kielce, ul. Świętokrzyska 15, ewa.nowak@ pu.kielce.pl
Marek Pęczkowski
Katedra Informatyki Gospodarczej i Analiz Ekonomicznych, Uniwersytet W arszawski 00-241 W arszawa, ul. Długa 4 4 /5 0 , mpeczkowski@ wne.uw.edu.pl
ZASTOSOWANIE REGUŁ ASOCJACJI
I SEKWENCJI ZDARZEŃ
DO ANALIZY DZIAŁALNOŚCI
INWESTYCYJNEJ GOSPODARSTW
AGROTURYSTYCZNYCH
Zarys treści: W artykule przedstawiono próbę przewidywania kierunków działań rozwojowych gospodarstwa agroturystycz nego. Zastosowano technikę znaną w marketingu jako analiza koszykowa. Analiza dotyczy współzależności przedsięwzięć Podejmowanych przez poszczególne gospodarstwa agrotury styczne. Dzięki odkryciu współzależności między cechami, możemy tworzyć reguły postaci: jeżeli cecha A towarzyszy określonemu zdarzeniu, to możemy się spodziewać, że cecha B będzie także towarzyszyć temu zdarzeniu. W naszym przy padku będziemy rozważać, jakie inwestycje gospodarstwa agroturystyczne podejmują łącznie oraz jaka jest kolejność po dejmowanych inwestycji - posłuży nam do tego analiza aso- cJacji oraz analiza sekwencji, przeprowadzane przy wykorzy staniu programu Enterprise Miner firmy SAS (2003). Analiza asocjacji pozwoli sformułować wnioski co do tego, jakie Przedsięwzięcia poszczególne gospodarstwa realizują jedno cześnie, a analiza sekwencji odnaleźć przedsięwzięcia realizo wane przez gospodarstwa kolejno w określonych odstępach czasu. Analizę przeprowadzono na przykładzie gospodarstw agroturystycznych w regionie świętokrzyskim.
Słowa kluczowe: agroturystyka, gospodarstwo agroturystycz ne, analiza koszykowa, analiza asocjacji, analiza sekwencji.
1. WSTĘP
Agroturystyka, traktowana jako działalność gospo darcza człowieka, opisywana i badana jest przez takie dziedziny nauki, jak: geografia, ekonomia, ekologia, prawo.
Rozwój przedsiębiorczości agroturystycznej może być wspomagany badaniami w aspekcie
eko-ASSOCIATION AND SEQUENCE
RULES OF EVENTS
IN AN INVESTMENT
ANALYSIS OF
AGROTOURISM FARMS
Abstract: The article p resen ts an attem pt to predlct the course of developm ent activity on agrotourtsm
farms. A w ell-know n m arketing technląue, m arket
b a sk e t an alysis, h a s b een im plem ented w hlch co n cem s
the interdependencies of in vestm en ts undertaken by lndlvidual agrotourtsm farm s. D ue to the discovery of
Interdependencies b etw een dlfferent features, rules
can be created: if feature A accom p an ies a partlcular event tt m ay be expected that feature B will accom pany thls event a s well. In th ls c a se, lnvestm ents made Jolntly by agrotourism farm s will be consldered In the order ln w hich they are m ade. A ssociatlon analysis and seą u en ce an alysis were conducted with the SAS Enterprise Miner programm e (2003). A ssociatlon analysis
will help flnd o u t w hat investm en ts have been
im plem ented at indivldual farm s sim ultaneously, while seą u en ce an alysis will allow IdenUfication of lnvest- m en ts con secu tlvely im plem ented by farm s m easured at speclfic intervals. The an alysis h a s been conducted u sin g the exam ple of the Św iętokrzyskie W ojewództwo.
Kev w ords: agrotourism , agrotourism farm, m arket basket
an alysis, associatlon analysis, seą u en ce analysis.
1. INTRODUCTION
A grotourism , tre a te d a s a n econom ic activity, h a s b een d e scrib ed a n d exam ined by dlscipłin es s u c h a s geography, econom ics, ecology a n d law. T he develo pm en t of agro to u rism e n tre p re n e u rs h ip c a n be su p p o rte d by re s e a rc h in a s p e c ts of econom ics,
norniki, organizacji i zarządzania oraz marketingu. Działalność agroturystyczna, jak każda działalność gospodarcza, wymaga inwestycji w różne przedsię wzięcia. Działalność agroturystyczną można anali zować metodami ekonomicznymi, takimi samymi jak te, które stosuje się do analizy działalności przedsiębiorstw.
Badania marketingowe to zaplanowane syste matyczne zbieranie i analiza danych mające pomóc podmiotom działającym na rynku podjąć decyzje
i monitorować rezultaty tych decyzji. Badania mar ketingowe mają na celu pomóc zrozumieć naturę rynku. Badania mogą być opisowe, tzn. pomagać odnaleźć faktyczne dane o tym, co się dzieje na ryn ku, lub też mogą być analityczne, usiłujące wyjaśnić relacje współzależności między zmiennymi, np. zro zumieć, dlaczego zachodzą dane zjawiska. Oba ro dzaje badań mają swoje miejsce w procesie podej mowania decyzji przez właścicieli gospodarstw. Gospodarstwa domowe (agroturystyczne) mają cał kowitą swobodę podejmowania decyzji, w szcze gólności podejmowania decyzji inwestycyjnych.
2. AGROTURYSTYKA - SPECYFIKA DZIAŁALNOŚCI
Agroturystyka ma w Europie długoletnie tradycje. Działalność z pogranicza rolnictwa i turystyki ist niała ju ż bardzo dawno. Ważnym elementem tego rodzaju aktywności jest pierwiastek „naturalny”, którym mogą być pola, lasy czy woda. Bez wątpie nia głównym źródłem atrakcji jest samo przebywa nie w wiejskim otoczeniu. Mamy tu do czynienia z pewnego rodzaju elementem „nieprodukcyjnego” użytkowania zasobów środowiska do spędzania wolnego czasu.
Turystyka i działalność usługowa jej towarzy sząca postrzegana jest jako droga do zróżnicowa nia gospodarczego, umożliwiająca transfer dobro bytu z uprzemysłowionych obszarów miejskich i tworzenie nowych miejsc pracy na wsi. W ystępu je więc sprzyjający splot okoliczności, kiedy no wym formom podaży odpowiadają podobne ocze kiwania rynku (popytu).
Agroturystyka definiowana jest jako forma re kreacji odbywająca się na obszarach wiejskich o charakterze rolniczym, która oparta jest na bazie noclegowej i aktywności rekreacyjnej związanej z gospodarstwem rolnym i jego otoczeniem. Obej muje ona wiele rodzajów aktywności związanej z turystyką pobytową, krajoznawczą, aktywną spe cjalistyczną, kulturową (Młynarczyk 2002).
Opie-o rg an izatiOpie-o n a n d m an a g e m e n t. a s well a s m ark etin g . As for a n y econom ic actlvity, a g ro to u rism re ą u ire s tn v e s tm c n ts in a variety of in v e stm e n ts a n d c a n be exam ined by m e a n s of th e econom ic m e th o d s u sed in econom ic activity a n a ly sis.
M arketing re s e a rc h c o n s is ts in planned, sy ste m atic d a ta collection a n d a n a ly sis in o rd er to h elp flrm s m ak e decisio ns an d m o n ito r th e o u tco m e of th e se decisions. M arket re s e a rc h is expected to clarify the n a tu r ę of a m a rk e t, it c a n be descriptive, h elpin g to find o u t fac tu al d a ta a b o u t w h a t is h a p p e n in g , or it c a n b e analytical, tiyin g to explain th e re la tio n s betw een v ariables, for exam ple w hy given p h e n o m e n a occur. B oth types h ave a place in th e decision- m aking p ro cess. H ousehold b u s in e s s e s (agro to u rism farm s) h av e fuli freedom in m ak- ing d ecisions, especially th o se regarding in v estm e n ts.
2. AGROTOURISM - ITS SPECIFIC CHARACTER
A grotourism in E u ro p ę h a s a long trad itio n a n d h a s existed for a long tim e, developing on th e b o rd e r of a g rlc u ltu re a n d tou rism . An im p o rta n t p a rt is th e ‘n a tu r a l’ elem ent s u c h a s fields, fo re sts or w ater. Beyond doubt, th e m ain s o u rc e of a ttra c tio n is th e sta y itself in th e c o u n tiy sid e , a kind of ‘u n p ro d u ctiv e ’ u sa g e of n a tu r a l re so u rc e s.
T ou rism a n d its acco m p an y in g services a re perceived a s a ro u te to econom ic diversification, facilitatin g a tra n s fe r of goods from developed u r b a n a re a s a n d creatin g new w o rkp laces in th e co u n try sid e. There- fore new form s of su p p ly resp o n d to su c h m a rk e t ex p e cta tio n s (dem and).
A grotourism is deflned a s a form of recrea- tion th a t ta k e s place in ru ra l, farm ing a re a s a n d is b a se d on th e accom m odation an d rec re atio n a l activity a sso c ia te d w ith a farm a n d its s u rro u n d in g s, in clu d in g m an y types related to resid e n tial, active a n d c u ltu ral to u rism ( M ł y n a r c z y k 2002). It is b a sed on local initiatives in th e c re a tio n of sm ali firms, a n d it provides em ploym ent, p articu larly for th o se from th e farm in g sector. Morę- over, ag ro to u rism gives a c h a n c e to local c o m m u n ities to g ain a lte rn a tiv e so u rc e s of incom e a s s u c h fa rm s offer to u rism services w h ile m a i n ta i n in g t h e i r a g r ic u ltu r a l c h a ra c te r, i.e. c o n tin u in g in ag ricu ltu ral
ra się ona na lokalnych inicjatywach w zakresie tworzenia małych przedsiębiorstw, daje zatrudnie nie przede wszystkim ludziom związanym z rolnic twem i jest szansą pomocy lokalnym społeczno ściom w uzyskiwaniu alternatywnych źródeł do chodów. Gospodarstwa agroturystyczne świadczą usługi turystyczne zachowując rolniczy charakter, czyli jest w nich prowadzona produkcja rolna. Ta produkcja jest m.in. wykorzystywana na potrzeby gości przybywających do gospodarstwa agrotury stycznego. Gospodarstwa agroturystyczne świad czą usługi związane nie tylko z noclegiem, ale również oferują wyżywienie opicrajac się na wła snych produktach.
Według Ministerstwa Rolnictwa i Rozwoju Wsi w 1993 r. funkcjonowało w Polsce ok. 1000 gospodarstw domowych na wsi świadczących usługi turystyczne, natomiast w 2000 r. było ich 11 260, a w roku 2005 ju ż 18 500. Około połowy z nich stanowiły gospodarstwa agroturystyczne, reszta zaś to gospodarstwa, w których nie prowa dzi się bezpośredniej produkcji rolnej.
Turystyka wiejska oznacza spędzanie czasu Wolnego w środowisku wiejskim. Cechą charakte rystyczną tego środowiska jest odpowiedni charak ter jego zabudowy i krajobrazu. Infrastrukturę noc legową tej turystyki tworzą hoteliki, pensjonaty ■ schroniska (DRZEWIECKI 1995). Turystyka wiej ska jest pojęciem szerszym niż agroturystyka. Roz wój turystyki wiejskiej opiera się na zasobach na turalnych, historycznych i kulturowych danego ob szaru, angażowaniu różnych podmiotów spośród miejscowej społeczności oraz zintegrowaniu tury styki z innymi aspektami rozwoju społeczności 1 gospodarki lokalnej.
Produktem turystyki wiejskiej nazywamy wszel kie dobra i usługi, które można uzyskać odpłatnie lub bezpłatnie na wsi, a które umożliwiają i uprzy jemniają pobyt i wypoczynek gości. Będą to przy kładowo obiekty mieszkalne, zakłady przyrodolecz nicze, środki komunikacji, placówki kulturalne, słu żby porządkowe dbające o bezpieczeństwo miesz kańców i turystów, ale także otoczenie naturalne °raz ekologiczne czy też empatia mieszkańców.
3. ANALIZA DZIAŁALNOŚCI AGROTURY
STYCZNEJ W REGIONIE ŚWIĘTOKRZYSKIM
Analiza podaży. Gospodarstwa w regionie święto krzyskim oferują usługi agroturystyczne od 1993 r. Początkowo było ich zaledwie siedem, w 1997 r. Organizowanych i zinwentaryzowanych
gospo-p ro d u ctio n . T he la tte r is also u se d to satisfy v isitor n e e d s a s n o t only do th e farm s offer acco m m o d atio n b u t fuli b o ard b a sed on th e ir own p ro d u c ts a s well.
A ccording to th e M inistry of A griculture a n d R u ral D evelopm ent, in 1993 th e re were a b o u t 1000 ru ra l h o u se h o ld b u s in e s s e s providing services for to u ris ts , in 2000
-11 2 6 0 a n d in 2 0 0 5 - 18 500. A round h a lf w ere a g ro to u rlsm farm s w hile th e rem ain- ing w ere h o u se h o ld b u s in e s s e s w ith no d ire c t a g ric u ltu ra l p ro d u ctio n .
R ural to u ris m m e a n s sp e n d in g free tim e in th e ru ra l e n v iro n m en t, w ith its c h a ra c te ristic b u ild in g s a n d la n d sc a p e while its accom m o datio n in fra s tru c tu re in clu d es sm ali hotels, B&Bs, g u e s t h o u s e s a n d h o stels
( D r z e w i e c k i 1995). R ural to u rism is a wider
c o n cep t th a n a g ro to u rism . R ural to u rism deveIopm ent is b a se d on th e n a tu ra l, h isto rical a n d c u ltu ra l re s o u rc e s of a given a re a , th e involvem ent of th e local com m unity a n d th e in te g ratio n b etw een to u rism an d o th e r a s p e c ts of th e co m m u n ity a n d local econom ic developm ent.
T he p ro d u c t of ru ra l to u rism in clu d es all th e goods a n d serv ices w hich can be o b tain ed in th e c o u n try sid e e ith e r for m oney or free of ch arg e, e n a b lin g to u ris ts to sta y a n d relax e.g. resid e n tial buildin gs, heal- ing in stitu tio n s , tra n s p o rt in fra stru c tu re , c u ltu ra l in s titu tio n s , safety a n d secu rity services, a s well a s th e n a tu r a l environ- m e n t a n d ‘e m p a th y ’ w ith local resid e n ts.
3. AGROTOURISM ACTIVITY ANALYSIS IN THE ŚWIĘTOKRZYSKI REGION
Sup ply a n a ly sis. H ousehold b u s in e s s e s in
th e Św iętokrzyski re g io n 1 hav e been offering a g ro to u rism serv ices siń c e 1993. In th e beg in n in g th e re w ere only seven b u t by 1997 th e n u m b e r of organized a n d catalogued ag ro to u rism farm s h a d ris e n to 76, in 1998 to 106, 20 0 2 to 240, in 20 0 3 - 279 a n d th e n u m b e r is still grow ing (Palka2006).
The aim of th e su rv e y (carried o u t by geography s tu d e n ts from th e G eography In s titu te of Św iętokrzyski A cadem y a s a p a rt of field stu d ies) w as to recognise th e c h a ra c te ris tic fe a tu re s of ag ro to u rism farm s a n d th e ir in v e stm e n t preferences. It provided d a ta on th e size of th e farm s (the a re a owned), th e age a n d ed u c atio n of th e ow ners, th e c h a ra c te r of th e b uild in g s
darstw agroturystycznych było 76, w 1998 r. -
106, w 2002 - 240, w 2003 - 279 i ciągle pow stają
nowe gospodarstw a (Pałka 2006).
Celem badań ankietowych prowadzonych w ra mach ćwiczeń terenowych przez studentów geogra fii z Instytutu Geografii Akademii Świętokrzyskiej było rozpoznanie charakterystycznych cech gospo darstw agroturystycznych oraz ich preferencji inwe stycyjnych. Dostarczyły one informacji na temat wielkości gospodarstw (pod względem posiadanego areału), wieku i poziomu wykształcenia ich właści cieli, charakteru obiektów przeznaczonych na dzia łalność agroturystyczną i bazę noclegową, sezono wości, sposobów promocji gospodarstw, znaczenia i rodzaju współpracy z lokalnymi władzami samo rządowymi (pomoc w promocji gospodarstwa, wspólne przedsięwzięcia, np. w budowie infrastruk tury). Ze względu na sytuację ekonomiczną na wsi ważna jest również znajomość struktury i źródeł przychodów właścicieli gospodarstw czy ocena opłacalności przedsięwzięć agroturystycznych, spo soby pozyskiwania środków na rozwój gospodarstw i zamierzenia na przyszłość, planowanie i progno zowanie rozwoju działalności agroturystycznej.
Jako technikę badań ilościowych wybrano kwe stionariusz ankiety, skierowanej do właścicieli go spodarstw agroturystycznych. Wyniki badań ankie towych prowadzonych w 2002 r. na próbie 248 gospodarstw agroturystycznych zlokalizowanych w województwie świętokrzyskim pokazały, że naj więcej, bo 33% badanych gospodarstw, mieści się w zakresie od 2 do 5 ha, 27% gospodarstw ma po wierzchnię do 2 ha, 22% to gospodarstwa liczące powyżej 15 ha, 15% to gospodarstwa agroturystycz ne o powierzchni 5-10 ha. Najniższy procent, bo za ledwie 3%, to gospodarstwa w przedziale 10-15 ha. Rozkład wielkości gospodarstw agroturystycznych jest zbliżony do rozkładu wielkości wszystkich gospodarstw w województwie świętokrzyskim, a więc działalność agroturystyczną podejmują go spodarstwa typowe dla tego regionu. Według wy ników Powszechnego Spisu Rolnego 2002 rolnic two województwa świętokrzyskiego charakteryzu je się ogromnym rozdrobnieniem, przeszło 60%
gospodarstw posiada powierzchnię poniżej 5 ha. 47% badanych właścicieli gospodarstw agrotu rystycznych była w wieku 40-50 lat, powyżej 50 lat było 24% badanych, w grupie wiekowej 30-40 lat - 27% badanych, a w wieku poniżej 30 lat - 2% badanych. Przeważająca liczba właścicieli go spodarstw agroturystycznych posiadała wykształ cenie średnie - 62%. Wykształcenie wyższe miało 22% właścicieli.
Inten ded for a g ro to u rism activity and acco m m od atlon , se aso n a lity , m eth o d s of pro- m otion, th e im p o rta n c e a n d form of co operation w ith local go v ernm cnt (help In prom otion, jo in t v e n tu re s, for in sta n c e in sta llin g ln fra stru c tu re ). C onsidering the econom ic s itu a tio n in th e co u n try sid e, it Is im p o rta n t to know th e k in d s a n d
sources
of the owners* incom e, to e stim a te th e cost- effectlveness of ag ro to u rism in v estm ents, recognize w ays of re so u rc in g developm ent, fu tu rę goals, a n d to p la n th e developm ent of a g ro to u rism activity. A q u e stio n n a tre directcd a t th e o w n ers of ag ro to u rism farm s w as selected a s a q u a n tita tiv e rese a rc h tool. The r e s u lts of th e survey, carried o u t in 2002 am o n g 2 4 8 a g ro to u rism farm s in Św iętokrzyskie W ojew ództw o, show ed th a t 33% (the la rg e st group) of farm s are betw een two a n d five h e c ta re s, 27% are of less th a n two h e c ta re s , 22% a re above 15 h e c ta re s, a n d 15% a re b etw een 5 -1 0 h e c ta re s. The sm a lle st n u m b e r, j u s t 3%, cover an a re a of 1 0-15 h e c ta re s . According to th e A gricu ltural C e n s u s of 2002, a g ric u ltu re in Św iętokrzyskie W ojew ództw o is c h a ra c te rise d by co n sid erab le fra g m en ta tio n w ith 60% of th e h o u se h o ld b u s in e s s e s cover less th a n 5 h e c ta re s. T herefore it c a n be concluded th a t farm size d istrib u tio n is close to th e size d istrib u tio n of all th e h o u seh o ld b u s i n e s se s in Św iętokrzyskie W ojew ództw o a n d th a t ag ro to u rism activity is u n d e rta k e n by h o u se h o ld b u s in e s s e s typical of th is region.As reg a rd s th e age of farm ow ners, 47% w ere 4 0 -5 0 , 24% w ere over 50, 27% were betw een 3 0 a n d 40, a n d 2% below 30. The m ajority of a g ro to u rism farm ow ners (66%) h a d h a d only s e c o n d a ry ed u catio n , while 22% h a d h a d u n iv ersity ed u cation.
A ccom m odation is th e m o st im p o rta n t p a rt of ru ra l to u rism . T he to u ris t whose visit in clu d e s a n o v ern ig h t sta y is a valu- able so u rc e of incom e for ru ra l are a s. R esearch sh o w s t h a t th is to u ris t usu ally sp e n d s m ore (up to 300% ) th a n a one-day visitor. T he a n a ly sis also in d ic a te s th a t 70% of e x p e n d itu re on acco m m od ation in ru ra l a re a s re m a in s in th e local econom y a n d exceeds o th e r e x p e n d itu re m ade by to u rists
( M a j e w s k i 2000).
The h o s ts offered th e ir g u e s ts a sta y in a v ariety of b u ild in g s, w ith th e m ajority of g u e s t room s b e in g in th e ir own h o u ses (80% of h o u seh o ld s). In 20% th e accom m oda tion w as offered in holiday ‘c o tta g es’, i.e. se p a ra te b u ild ing s, fully reserved for to u rist use, located m ostly a t th e ag ro to u rism farm
Baza noclegowa jest najważniejszą częścią skła dową turystyki wiejskiej. Turysta, którego pobyt obejmuje nocleg jest cenionym źródłem dochodów dla terenów wiejskich. Badania wykazują, że taki turysta wydaje z reguły więcej (nawet do 300%) niż jednodniowy odwiedzający. Analizy wykazują rów nież, że do 70% wydatków związanych z zakwate rowaniem na obszarach wiejskich pozostaje w lo kalnej gospodarce i jest to więcej niż w przypad ku innych wydatków turystów (Kryński 2003).
Gospodarze oferowali swoim gościom noclegi (pobyt) w różnego typu obiektach, przy czym prze ważały pokoje gościnne w domach gospodarzy (80% gospodarstw). W 20% przypadków oferowa no noclegi w domach wakacyjnych, czyli oddziel ne budynki, w całości przeznaczone dla turystów, najczęściej zlokalizowane w gospodarstwie agrotu rystycznym lub w znacznej od niego odległości. Obiekty tego typu to drewniane domy letniskowe łub niezamieszkały dom po rodzicach gospodarzy, specjalnie wyposażony dla gości. Gospodarstwa agroturystyczne oferowały też własne produkty żywnościowe w postaci posiłków lub na sprzedaż. Badania wykazały, że działalność agroturystyczna w regionie świętokrzyskim ma częściowo charak ter sezonowy. Działalność całoroczną prowadziło 68% badanych gospodarstw, zaś 32% przyjmowa ło gości jedynie w sezonie letnim. Ta cecha ma szczególne odzwierciedlenie w infrastrukturze go spodarstw i ich lokalizacji.
Z badań ankietowych wynika, że 59% bada nych to rolnicy i ich jedynym źródłem przychodów jest praca w gospodarstwie. Natomiast 41% ankie towanych oświadczyło, że ich głównym źródłem dochodów jest praca poza rolnictwem (handel, Usługi, szkolnictwo). Wydawałoby się, że osoby, które prowadzą gospodarstwo agroturystyczne > pracują poza gospodarstwem powinny zatrudniać do pracy pracowników najemnych. Tymczasem tylko 7% gospodarstw agroturystycznych zatrudnia pracowników najemnych i to nie do obsługi gości ezy przy pracach porządkowych, ale przy pracach Polowych. Badani właściciele gospodarstw w 93% deklarowali, że w ich gospodarstwach agrotury stycznych pomagają im członkowie rodziny, a je dynie w wyjątkowych sytuacjach mogą liczyć na nieodpłatną pomoc sąsiadów.
Inwestycje turystyczne to ponoszenie wydatków, które mają na celu przyciąganie turystów i zaspoko jenie ich potrzeb. Jest to zatem pojęcie używane
w bardzo szerokim znaczeniu, obejmujące zarówno ■nwestowanie w nowe obiekty lub modernizację ist niejących, jak i w zasoby ludzkie (Dayidson 1993).
or w ith in a close d ista n c e . T he buildings a re m o st often p u rp o se b u ilt holiday co ttages or h o u se s, now u n in h a b ite d , th a t u sed to be lived in by th e ow n er's p a re n ts, equipped speeially for to u ris ts . The rese a rc h show ed th a t a g ro to u rism activity in th e Św iętokrzyskie W ojew ództw o h a s a p artly se a so n a l c h a ra e te r w ith 68% of th ose s tu d ie d ru n n in g all y e a r long activity, w hile 32% took to u ris ts only in th e s u m m e r se aso n . T h is fe a tu re is a p a rtic u la r reflec- tion of th e in fr a s tr u c tu re of th e b u s in e s s a n d its location.
A grotourism gives a n o p p o rtu n ity to c re a te o th e r s o u rc e s of incom e a p a rt from a ra b ie a n d p a s to ra ł farm in g on w hich to b a s e a h o u se h o ld b u s in e s s existence. A ccording to th e su rvey , 59% w ere farm ers w hose only incom e w as from th e ir work on th e farm , how ever 41% s ta te d th a t th eir m ain s o u rc e of rev e n u e w as from out- side w ork (b u sin e ss, services, education). It m ig h t seem t h a t th o se w ho r u n a n ag ro to u rism farm , a n d w ork o u tsid e it a s well, sh o u ld be looking for em ployees. How- ever, only 7% do a n d n o t for serving the v isitors or c a rry in g o u t clean ing d uties, b u t to help w ith w ork in th e fields. 93% declared t h a t th o se h elp in g a t th e ir farm s a re m em b e rs of th e fam ily a n d only in excep- tional c irc u m s ta n c e s could th ey c o u n t on v o lu n ta ry s u p p o rt of th e ir neig h b o u rs.
T o u ris m in v e s tm e n ts m e a n h ig h e r ex p e n se s in o rd er to a ttr a c t to u ris ts and m eet th e ir d e m a n d s. Therefore, th e term is u sed in a wide ran g ę of m ea n in g s includ- ing in v e stm e n t in new buildings, th e m o d ern isa tio n of th e ex istin g ones, an d in v estm e n t in h u m a n re so u rc e s a s well (Davidson 1993).
R u n n in g a n a g ro to u rism activity is co n nected w ith th e in v e s tm e n t a n d fu n d s n e c e ssa ry for its ach iev em en t. Inv estm en t activity m ay a s s u m e different form s and re s p o n d e n ts ą u o te d th o se m ade over th e p a s t th re e y ears s u c h a s ad a p tin g room s for guests, p u rc h a s e of b e d s a n d room fu rn ish in g s. Som e of th e m h a d re b u ilt th e sa n ita ry system , a d a p te d ro om s for b ath ro o m s, b u ilt e x tra room s or ex te n d e d th e h o u se. Not m an y farm ers b u ilt new b u ild in g s especially for to u ris ts . In th e m ajority of c a se s fu n d s for in v estm e n t cam e from p erso n al savings. Only 1.5% of th e re s p o n d e n ts took a b a n k loan in th e first y e a r of th e ir activity an d only 8% of th e farm ers received a g ra n t from th e EU b o th of w hich reą u ire d draw ing u p a b u s in e s s p lan . 69% of resp o n d e n ts h a d developm ent p la n s for th e ir ag ro to u rism
Prowadzenie działalności agroturystycznej zwią zane jest z inwestycjami i środkami finansowymi na ich realizację. Działalność inwestycyjna może przy bierać tutaj różne rodzaje i rozmiary. Ankietowani podawali swoje działania inwestycyjne prowadzone w ciągu trzech lat. Były to działania typu: dostoso wanie pokoi dla gości, zakup łóżek, wyposażenie pokoi. Niektórzy przebudowywali węzeł sanitarny w domu, dokonywali adaptacji pomieszczeń na ła zienki, dobudowywali pomieszczenia, rozbudowy wali dom. Niewielu gospodarzy budowało nowe bu dynki, specjalnie dla turystów. Środki na inwestycje pochodziły w większości z własnych oszczędności. Jedynie 1,5% ankietowanych w pierwszym roku działalności zaciągnęło kredyt bankowy, zaledwie 8% rolników uzyskało dotacje z Unii Europejskiej. Zaciągnięcie kredytu lub pozyskanie dofinansowa nia ze środków unijnych wymagało opracowania planu biznesowego. Plany rozwoju działalności agroturystycznej posiadało 69% ankietowanych rol ników, natomiast 31% z nich określiło, że prowadzą swoją działalność spontanicznie, bez planowania wydatków i dochodów.
4 . PRZYDATNOŚĆ REGUŁ ASOCJACJI
ORAZ REGUŁ SEKWENCJI W ANALIZACH PRZEDSIĘWZIĘĆ INWESTYCYJNYCH GOSPODARSTW AGROTURYSTYCZNYCH
Celem naszej analizy jest znalezienie związku (asocjacji) oraz kolejności (sekwencji) pomiędzy działaniami inwestycyjnymi gospodarstwa, czyli wspólnego ich występowania w „koszyku” badane go gospodarstwa agroturystycznego. Analiza doty czy współzależności inwestycji podejmowanych przez poszczególne gospodarstwa agroturystyczne. Gospodarstwo agroturystyczne opisało swoje dzia łania inwestycyjne za okres trzech kolejnych lat. Usystematyzowanie wiedzy o powiązaniach mię dzy prowadzonymi inwestycjami przez gospodar stwa agroturystyczne pozwoliłoby doradcom za proponować dodatkowe zakupy, wspierać działa nia w formie dotacji czy kredytów, rozpoznawać rynkowe potrzeby. Taka wiedza może być również pomocna w polityce zagospodarowania przestrzen nego badanych gmin.
Reguły asocjacyjne i sekwencyjne umożliwiają odkrywanie współwystępowania i sekwencji zda rzeń. Odkrywanie asocjacji polega na znalezieniu przedsięwzięć (w szczególności inwestycji), które są dokonywane razem. Zagadnienie to ilustruje ogólna reguła: „jeżeli zdarzenie A wystąpiło w danej
sytu-activity, w htle 31% s ta te d t h a t it w as ru n w ith o u t p la n n in g e x p e n se s or lncom es.
4. USEFULNESS OF ASSOCIATION
AND SE9UENCE RULES IN THE ANALYSIS OF INVESTMENTS
ON AGROTOURISM FARMS
The aim of th e a n a ly s is Is to find the co n n ectio n (associatłon) a n d th e order (seąuence) of in v e s tm c n t activities a t a farm, I.e. th e ir co -o c c u rre n c e in th e ‘b a sk e t' of a given a g ro to u rism farm . T he an aly sis app lies to th e in te rd e p e n d e n c ie s betw een in v e stm e n ts m ad e a t individual ag ro tou rism farm s over a period of th re e consecutive y ears. S y ste m a tise d know ledge a b o u t the links betw een in v estm e n ts would help advisors su g g e st a d d itio n al p u rc h a s e s , s u p p o rt th e a g ro to u rism activity in th e form of g ra n ts or loans, a n d to identify m a rk e t d em an d s. T his know ledge could be helpful in th e sp atial m an a g e m e n t policy of the com m unities stu d ied .
A ssociation a n d se ą u e n c e ru le s enable exploration of e v e n t co -occu rrence and seąu e n c e . A ssociation discovery c o n sists in finding in v e stm e n ts th a t a re u n d e rta k e n jointly. T he iss u e is illu s tra te d by a generał rule: ‘if a n e v en t A o c cu rred in th e given situ a tio n a c e rta in n u m b e r of tim es, th en e v ent B o c c u rre d in th e sa m e situ a tio n a c e rtain n u m b e r of tim e s’.
A ssociation ru le s sh o u ld n o t be inter- preted a s ru le s directly illu stra tin g c au sality (if A, th e n B) b u t a s in terd ep en d en cies (relations) b etw een two ev en ts or a se t of events. A ssociation a n a ly sis does n o t co n sist in c re a tin g ru le s c o n c ern in g ca u se -a n d - effect rela tio n sh ip s: if ev en t A h a s occurred, th e n ev en t B will o c c u r w ith a certain probability. S u c h re s e a rc h is n o t ab o u t w h e th e r th e p o ten tia l b u y e r will p u rc h a se one or m ore ite m s of ‘good B’ b u t w h eth er th e p rese n c e of ‘good B’ in th e b a s k e t is related to th e p u r c h a s e of 'good A’. The b a s k e t a n a ly sis c a n be u se d to estab lish ru le s s u c h as: if A th e n p robably B a s well- For in sta n c e , if in v e s tm e n t A is a p u rch a se of a c a r th e n in v e s tm e n t B will m ea n s ta rt- ing to provide c a te rin g services.
In th is c a se th e in v e s tm e n ts ag roto urism farm s m ak e jo in tly w ere con sidered . For exam ple if th e farm provides caterin g services th e n it b u y s a d ish w a sh e r, a n d land p u rc h a s e s co -o ccur w ith th e developm ent
acji pewną liczbę razy, to zdarzenie B także wystą piło w tej samej sytuacji określoną liczbę razy”.
Reguły asocjacyjne nie powinny być interpreto wane jako reguły ujmujące bezpośrednio przyczy- nowość (jeżeli A, to B), lecz jako współzależności (związki) między dwoma zdarzeniami lub zespo łem zdarzeń. Analiza asocjacji nie polega na two rzeniu reguł o związkach przyczynowo-skutko wych postaci: jeżeli wystąpiło zdarzenie A, to wy stąpi zdarzenie B z określonym prawdopodobień stwem. W badaniach tych nie chodzi o to, czy po tencjalny nabywca kupi jedn ą czy więcej sztuk to waru B, ale czy obecność towaru B w „koszyku” jest związana z zakupem towaru A. Analizę koszy
kową możemy użyć do znalezienia reguł typu: je żeli A, to prawdopodobnie również B. Przykłado wo, jeżeli inwestycja A będzie zakupem samocho du, to inwestycja B będzie oznaczać podjęcie świadczenia usług gastronomicznych.
W naszym przypadku rozważaliśmy, jakie przedsięwzięcia gospodarstwa agroturystyczne re alizują łącznie, np. czy jeżeli gospodarstwo reali zuje usługi gastronomiczne, to zakupuje zmywarkę do naczyń, a zakupom ziemi towarzyszy rozbudo wa bazy do rekreacji i zakup zwierząt do celów te rapeutycznych i rekreacyjnych.
Reguły asocjacyjne są regułami budowanymi w postaci reguł logicznych, złożonych z poprzed nika (lewa strona reguły) i następnika (prawa stro na reguły). Zarówno poprzednik, jak i następnik mogą być złożone (zawierać koniunkcję wielu po zycji). Przykładem reguły złożonej może być regu ła postaci: Jeżeli A i B to C, gdzie zdarzenia A, B, C dotyczą zakupu trzech określonych towarów.
Współczynnik ufności (confidence factor) jest to udział procentowy pojawienia się następnika, je żeli pojawi się poprzednik. Na przykład, jeżeli 10% gospodarstw zakupiło towary A i B, a 8% zakupiło towary A, B, i C, to współczynnik ufności wynosi 8% : 10% = 0,8. Jeżeli 80% gospodarstw zakupiło towary A i B, a 40% zakupiło towary A, B i C, to Współczynnik ufności wynosi 40% : 80% = 0,5. Widzimy, że w pierwszym przypadku frakcja go spodarstw, które jednocześnie zakupiły towary A, B, i C jest mała (8%), jednak współczynnik ufno ści reguły wynosi 0,8 i jest większy niż dla drugie go przypadku (0,5), chociaż wtedy frakcja gospo darstw, które dokonały jednoczesnego zakupu to warów A, B i C wynosi 40%. Im większa wartość Współczynnika ufności, tym „lepsza” reguła.
Współczynnik wsparcia (Ievel o f support) jest to częstość współwystępowania (jednoczesnego występowania) poprzednika i następnika reguły.
of rec re a tio n a l in fr a s tr u c tu re a n d th e p u rc h a s e of a n im a ls for th e ra p e u tic an d re c re atio n a l p u rp o se s.
A ssociation ru le s hav e th e form of logical ru le s c o n sistin g of a p red ecesso r (left side of th e rule) a n d a co n seą u e n t (right side of th e rule). B oth th e p red ecesso r a n d the
co n seą u en t c a n be com plex (including th e
c o n ju n c tio n of several item s). An exam ple of a com plex ru le c a n be th e following: if A a n d B th e n C, w h ere th e ev ents A, B, C co n c ern th e p u r c h a s e of th re e different goods.
The confidence fa c to r is th e p ercentag e of th e c o n s e ą u e n t providing th e pred ecesso r a p p e a rs. For in sta n c e , if 10% of h o u s e hold b u s in e s s e s have p u rc h a s e d goods A a n d B, a n d 8% have p u rc h a s e d goods A, B a n d C, th e n th e confidence factor a m o u n ts to 8% : 10% = 0.8. If 80% of ho u seh o ld b u s in e s s e s have b o u g h t goods A a n d B, a n d 40% have b o u g h t goods A, B an d C, th e n th e confidence facto r a m o u n ts to 40% : 80% = 0.5. In th e first exam ple it can be seen th a t th o se h o u se h o ld b u s in e s s e s th a t p u rc h a s e d goods A. B a n d C a t th e sam e tim e is Iow (8%), how ever th e confidence factor com es to 0 .8 a n d is h ig h er th a n in th e second exam ple (0.5), even th o u g h th o se h o u se h o ld b u s in e s s e s w hich b o u g h t goods A, B a n d C sim u lta n e o u sly w as 40% . The h ig h e r th e v a lu e of th e confidence factor, th e ‘b e tte r ’ th e ru le is.
The level o f su p p o rt is th e co-occurrence (sim u lta n e o u s occurrence) freąu en cy of th e
p re d ec e sso r a n d co n seą u e n t in th e rule. In
th e given exam p les th e level of s u p p o rt com es to 8% a n d 40% respectively.
Let u s a s s u m e th a t 50% of h ou sehold b u s in e s s e s p u rc h a s e d com m odity C (regard- less of b u y in g A a n d B). T h en we can say th a t th e p robab ility of p u rc h a s in g com m odity C is 0.5. If goods A a n d B (p redecessor) a n d C (conseąuent) w ere in d ep e n d e n t, th e n probability P (A a n d B a n d C) = P (A an d B) • P (C) w ould re s u lt in th e first ca se 0.1 ■ 0 .5 = 0.05 , a n d in seco n d c a se 0 .8 • 0 .5 = 0.4. In reality P (A, B, C) = 0 .0 8 (first case) a n d P (A, B, C) = 0 .5 (second case). The inform a- tion t h a t th e h o u se h o ld b u s in e s s p u rc h a se d goods A a n d B allow s u s to conclude th a t th e h o u se h o ld b u s in e s s is m ore likely to p u rc h a s e com m odity C. A relative in erease in th is prob ability com es to 0 .0 8 : 0 .05 = 1.6 in th e first ca se a n d 0 .5 : 0 .4 = 1.25 in th e second case. T his ą u o tie n t is called th e lift factor a n d it d e m o n s tra te s th e in erease in prob ab ility of th e co n seą uent if th e
W podanych przykładach współczynnik wsparcia wynosi odpowiednio 8% i 40%.
Przyjmijmy, że 50% gospodarstw zakupiło to war C (niezależnie od tego, czy zakupiło towary A i B). Wówczas możemy powiedzieć, że prawdopo dobieństwo zakupu towaru C wynosi 0,5. Gdyby zakupy A i B (poprzednik reguły) i C (następnik reguły) były niezależne, to prawdopodobieństwo P (A i B i C) = P (A i B) ■ P(C) wynosiłoby w pierw szym przypadku 0,1 • 0,5 = 0,05, a w drugim przy padku 0,8 • 0,5 = 0,4. W rzeczywistości mamy P (A i B i C) równe 0,08 (pierwszy przypadek) oraz P (A i B i C) równe 0,5 (drugi przypadek). Infor macja o tym, że gospodarstwo zakupiło towary A i B pozwala nam wywnioskować, że gospodarstwo z większym prawdopodobieństwem zakupi towar C. Względny wzrost tego prawdopodobieństwa wynosi: 0,08 : 0,05 = 1,6 - w pierwszym przypad ku i 0,5 : 0,4 = 1,25 - w drugim przypadku. Iloraz ten nazywamy współczynnikiem wzrostu {lift). Współczynnik wzrostu wyraża wzrost prawdopo dobieństwa następnika, jeżeli wystąpił poprzednik w stosunku do prawdopodobieństwa następnika w całym zbiorze. „Dobre” reguły mają wartość współczynnika wzrostu większą niż l 1. W naszym przykładzie reguła dla pierwszego przypadku ma większy współczynnik wzrostu.
Liczba transakcji (trunsaction count) oznacza liczbę różnych par: gospodarstwo - przedsięwzię cie (zdarzenie) w zbiorze danych.
Reguły sekwencji (seąuence discovery) będą informować o kolejności działań. Jeżeli zamierza my je budować, to w zbiorze danych musi istnieć zmienna określająca czas. Wówczas reguła: jeżeli A, to B wskazuje, że B pojawiło się po zajściu A. Zmienna określająca czas jest zmienną numerycz ną, której wartość jest miernikiem czasu dla każdej obserwacji. Czas może być podany w godzinach, dniach, tygodniach, latach. Zmienna może przyj mować wartości całkowite, co oznacza dyskretny pomiar czasu.
5. ANALIZA ASOCJACJI - PRZYPADEK GOSPODARSTW AGROTURYSTYCZNYCH WOJEWÓDZTWA ŚWIĘTOKRZYSKIEGO
Analiza dotyczy współzależności przedsięwzięć podejmowanych przez gospodarstwa agrotury styczne województwa świętokrzyskiego. Do przed sięwzięć zaliczono działania podawane w ankie cie, takie jak zaciągnięcie kredytu, rozbudowa
pred ecesso r a p p c a re d in relatio n to th e
probability of th e con seą u en t In th e whole set. ‘G ood’ ru le s hav e a grow th ratlo value h ig h er th a n l 1. In o u r exam ple th e rule for th e first c a se h a s a h ig h er grow th ratio.
T he transaction count re p re s e n ts a n u m b e r of different p airs: h o u se h o ld b u s ln e s s e s - in v e stm e n ts (events) in a d a ta set.
S equen ce discouery will p red ict th e order
of ev en ts a n d if it is going u se d there h a s to be one v a ria b le in th e d a ta se t th a t d eflnes Lime. T herefore th e ru le ‘if A th en B' in d ie a te s th a t B a p p e a re d after A. The v ariab le w hich defines tim e is a n u m erical v ariab le w hose v alu e is a m e a su re of tim e for an y o bserv atio n . Tim e c a n be quoted in h o u rs, days, w eeks or y e a rs. It c a n be a whole n u m b e r w hich in d ie a te s a discrete m easu re- m e n t of tim e.
5. ASSOCIATION ANALYSIS - A CASE
STUDY OF AGROTOURISM FARMS IN THE ŚWIĘTOKRZYSKIE WOJEWÓDZTWO
The a n a ly sis c o n c e rn s th e in terd ep en d en - cies b etw een th e in v e stm e n ts m ade by a g ro to u rism farm s in th e Św iętokrzyskie Wo
jew ó d ztw o . T he in v e s tm e n ts include tho se
m en tio n ed in th e q u e stio n n a ire su c h a s tak in g a loan, h o u s e ex tension , in v estm en ts in th e in te rn e t a n d C om puter equipm ent, p re p a rin g relax atio n a re a s, p u rc h a s e of sp o rts e q u ip m e n t a n d a n im a ls for th e ra p e u tic a n d rec re atio n a l p u rp o se s. A list of all invest- m e n ts q u oted in th e q u e stio n n a ire c an be found in Table 1.
The re s e a rc h covered a th re e y e a r period, therefore th e tim e variab le is m easu red in y e a rs a n d ta k e s th e v a lu e s 1, 2, a n d 3. In e ach y e a r activity to a d a p t th e h o u se hold b u s in e s s for ag ro to u rism activity w as a n aly sed.
In v e stm e n ts w ere looked for th a t had b een m ade s im u lta n e o u sly by ag roto urism farm s. In o rd er to find s u c h rela tio n s the d a ta se t h a d to inclu d e two variables: identification of th e s u b je c t (here th e nam e of th e a g ro to u rism farm) a n d a variable c o n ta in in g d a ta a b o u t th e type of in v estm en t u n d e rta k e n by th e farm . Table 2 gives som e d a ta .
T a b e l a 1. Lista inwestycji w gospodarstwie agroturystycznym Zmienne jakościowe wielokrotnych odpowiedzi
Zakres czasowy t = 1 , 2 , 3 (dla trzech lat)
1 Zaciągnięcie kredytu 20 Sprzęt do rekreacji
w domu i ogrodzie
2 Pozyskanie środków unijnych 21 Sprzęt do rekreacji
w ogrodzie
3 Rozbudowa domu 22 Sprzęt sportowy
4 Nadbudowa domu 23 Rowery górskie
5 Przebudowa domu 24 Usługi gastronomiczne
6 Remont domu 25 Zakup chłodziarki
7 Adaptacja poddaszy 26 Zmywarka do naczyń
8 Zwiększenie liczby łazienek 27 Zakup maszyn ogrod
niczych
9 Sieć kanalizacyjna 28 Zakup ziemi
10 Zakup samochodu 29 Minizoo
11 Zagospodarowanie terenu 30 Zakup zwierząt do celów
rekreacyjnych
12 Budowa parkingu 31 Zakup zwierząt do celów
terapeutycznych
13 Wyposażenie pokoi 32 Rozbudowa bazy nocle
gowej
14 Artykuły do urządzenia mieszkań 33 Ekologiczne ogrzewanie
15 Artykuły do wyposażenia łazienki 34 Budowa stawu
16 Wyposażenie pomieszczeń dla
gości 35 Konie
17 Urządzenie miejsc do wypoczynku 36 Zakup lasu
18 Sprzęt do rekreacji w domu 37 Budowa kortu tenisoweqo
19 Internet i sprzęt komputerowy 38 Budowa basenu
Ź r ó d ł o : Opracowanie na podstawie ankiet (pozycje inwestycji poda wane przez przedstawicieli gospodarstw).
domu, inwestycje w Internet i sprzęt kompute rowy, urządzenie miejsc do wypoczynku, zakup sprzętu sportowego, pozyskanie zwierząt do celów terapeutycznych i rekreacyjnych. Zestawienie wszys tkich przedsięwzięć podanych przez gospodarstwa agroturystyczne w ankiecie znajduje się w tab. 1.
Badaniami objęto okres trzech lat, zatem zmienna czasowa mierzona jest w latach i przyj muje wartości 1, 2, 3. W każdym roku analizowa no przedsięwzięcia podejmowane dla lepszego przystosowania gospodarstwa do prowadzenia działalności agroturystycznej. Poszukiwaliśmy, ja kie przedsięwzięcia gospodarstwa agroturystycz ne realizują łącznie, np. czy jeżeli gospodarstwo świadczy usługi gastronomiczne, to zakupuje zmy warkę do naczyń, czy zakupom ziemi towarzyszy rozbudowa bazy do uprawiania sportu i rekreacji. Aby znaleźć takie zależności zbiór danych musi zawierać dwie zmienne: identyfikator obiektu (u nas przyjęliśmy nazwę gospodarstwa agrotury stycznego) i zmienną zawierającą dane o rodzaju przedsięwzięcia podejmowanego przez gospodar stwo. Tabela 2 pokazuje postać kilku obserwacji w zbiorze danych.
T a b I e 1. Investment in an agrotourism larm
Qualitative changes found repeatedly Time span t = 1 , 2 , 3 (indicating years)
1 Raising a loan 20 Home and garden recreation
equipment
2 Receiving an EU grant 21 Garden recreation equipment
3 House extension 22 Sports equipment
4 Additional house floors 23 Mountain bikes
5 House reconstruction 24 Catering sen/ices
6 House renovation 25 Purchase of a freezer
7 Attic conversions 26 Purchase of a dishwasher
8 Increasing the numberof
bathrooms 27 Garden equipment purchase
9 Sewage network 28 Landpurchase
10 Car purchase 29 Mini zoo
11 Land management 30 Purchase of animals lor
recreational purposes
12 Building of a car park 31 Purchase of animals for
therapeutic purposes
13 Room furnishing 32 Accommodation extension
14 Fumishings 33 Environmentally-friendly
heating
15 Bathroom items 34 Building ofapond
16 Guest rooms (urnishings 35 Horses
17 Relaxation lacilities 36 Purchase of forest
18 Home recreational equipment 37 Building of a tennis court 19 Internet and Computer equip-
ment 38 Building of a swimming pool
S o u r c e: Based on questionnaires (entries on the list provided by household business representatives).
The a n a ly sis c o n c e rn s tra n s a c tio n s . E ach tra n s a c tio n is a su b je c t (here a n ag ro to u rism farm identified by nam e) a n d an event (here s ta r tin g a n in v estm en t, e.g. tak in g a loan, im p lem en tin g ecological heat- ing or p u rc h a s e of a c e rta in comm odity: a car, som e lan d , o r a d ish w ash er). The first line in Table 2 in d ic a te s th a t ho usehold b u s in e s s G nojno 1 in v ested in room fu m ish - ing, th e seco n d line sh o w s th a t th e sam e one invested in b a th ro o m a rticles. The fifth line show s th a t h o u se -h o ld b u s in e s s B usko Zdrój 1 in sta lle d th e in te rn e t a n d p u rc h a se d Com puter equip- m en t, w hile th e sixth line - th a t ecological h e a tin g w as in stalled .
In o rd er to flnd o u t w h a t th e stu d ie d ag ro to u rism farm s m ostly inv ested in, a g rap h b a se d on th e In v e stm e n t variab le w as m ad e (Table 2, Fig. 1).
T a b e l a 2. Zbiór danych przygotowany na potrzeby analizy asocjacji (fragment) Lp. Gospodarstwo agroturystyczne (identyfikator miejsce lokalizacji) Zmienna .gospodarstwo" Przedsięwzięcie Zmienna „inwestycje" (target)
1 Gnojno 1 Wyposażenie pokoi
2 Gnojno 1 Artykuły do wyposażenia łazienki
3 Gnojno 2 Pozyskanie środków unijnych
4 Gnojno2 Usługi gastronomiczne
5 Busko-Zdrój 1 Internet i sprzęt komputerowy
6 Busko-Zdrój 1 Ekologiczne ogrzewanie
7 Busko-Zdrój 2 Rozbudowa bazy nocleqowe|
8 Busko-Zdrój 2 Zaciągnięcie kredytu
9 Busko-Zdrój 2 Zakup samochodu
Ź r ó d ł o : Opracowanie własne przy wykorzystaniu programu SAS Enterprise Miner.
T a b I e 2. Data prepared for assoclation analysis purposes (partial)
Agrotourism farm
(Identifled by location) lnvestment made
1 Gnojno 1 Room furnishings
2 Gnojno 1 Bathroom furnishings
3 Gno|no 2 Receiving an EU grant
4 Gnojno 2 Catering services
5 Busko-Zdrój 1 Internet and Computer equipment
6 Busko-Zdrój 1 Environmentally-friendly heating
7 Busko-Zdrój 2 Accommodation extension
8 Busko-Zdrój 2 Raising a loan
9 Busko-Zdrój 2 Car purchase
S o u r c e: Author wlth the help of tha SAS Enterprise Miner programme.
P rocent
In w e stycje - lnvestm ents
Rys. 1. Wykres rozkładu zmiennej „inwestycje" (pierwszy rok działalności gospodarstw) ( ź r ó d ł o : opracowanie własne przy wykorzystaniu programu SAS Enterprise Miner)
Fig. 1 /wesfmenfdistributionffirstyearof agrotourism activity) (source: author with the help of the SAS Enterprise Miner programme)
Przedmiotem analizy są tzw. transakcje. Każda transakcja, to obiekt (tu: gospodarstwo agrotury styczne identyfikowane przez nazwę gospodarstwa agroturystycznego) i zdarzenie (tu podjęcie działal ności, np. zaciągnięcie kredytu, wprowadzenie
eko-The g rap h p re s e n te d in Fig. 1 illu strate s th e p e rc e n ta g e of individual inv estm en ts m ad e by a g ro to u rism farm s. D ue to the fact th a t e a ch in v e s tm e n t is tre a te d in term s of a ‘m a d e / n o t m a d e ’ category, it c a n be concluded t h a t farm s, in th e ir flrst yeaf
logicznego ogrzewania, zakup określonego dobra: ziemi, samochodu, zmywarki do naczyń). W tabeli 2 pierwszy wiersz sygnalizuje transakcje: gospodar stwo Gnojno 1 zainwestowało w wyposażenie po koi, drugi wiersz, że to samo gospodarstwo zainwe stowało w artykuły do wyposażenia łazienki, a np. piąty wiersz, że gospodarstwo Busko Zdrój 1 zain stalowało Internet i zakupiło sprzęt komputerowy, a szósty wiersz, że zainstalowało ekologiczne ogrze wanie.
Aby poznać, w co przede wszystkim inwestowa ły badane gospodarstwa agroturystyczne możemy sporządzić wykres rozkładu zmiennej „inwestycje” (por. tab. 2 i rys. 1).
Wykres przedstawiony na rys. 1 informuje nas o rozkładzie procentowym poszczególnych przed sięwzięć podejmowanych przez gospodarstwa agro turystyczne. Ponieważ każde przedsięwzięcie jest traktowane w kategoriach „podejmowane/nie podej mowane” można wnioskować, że najwięcej gospo darstw w pierwszym roku działalności zainwesto wało w Internet i sprzęt komputerowy (11,57%), zakup samochodu (8,35%) i usługi gastronomicz ne (7,97%), sieć kanalizacyjną (5,66%). Gospodar stwa zaciągały kredyty (8,23%) i pozyskiwały środ ki unijne (6,43%).
T a b I e 3. Rules in text form with their characteristics: number of relations - 2;
confidence, support, /iftfactors, transaction counl. An example of the rules from one of the three years under study Rela-tion Confidence Support (%) Lift factor Transaction
count Association rules
2 57.14 11.72 2.17 28 Receivinq EU grant = = > Raising a loan
2 35.94 9.61 1.39 23 Car Purchase = = > Catering Services
2 40.82 8.37 1.12 20 Receiving EU grant = = > Internet and Computer equipment
2 30.16 7.95 2.18 19 Raising a loan = = > Accommodation extension
2 44.19 7.95 1.21 19 Sewage network = = > Internet and Computer equipment
2 46.65 5.84 1.28 14 House expansion = = > Internet and Computer eguipment
S o u r c e: Author with the help of SAS Enterprise Miner programme.
T a b e l a 3. Reguły w postaci tekstowej wraz z charakterystykami: liczba relacji w regule drugiej, zaufanie, wsparcie, współczynnik wzrostu, liczba transakcji - przykład reguł z jednego z trzech kolejnych badanych lat
Liczba relacji Zaufanie (% ) Wsparcie (% ) Współczynnik wzrostu Liczba trans akcji Reguły asocjacji
2 57,14 11,72 2,17 28 Pozyskanie środków unijnych = = > zaciągnięcie kredytu
_ 2 35,94 9,61 1,39 23 Zakup samochodu = = > usługi gastronomiczne
_ 2 40,82 8,37 1,12 20 Pozyskanie środków unijnych = = > Internet i sprzęt komputerowy
_ 2 30,16 7,95 2,18 19 Zaciągnięcie kredytu = = > rozbudowa bazy nocleqowej
_ 2 44,19 7,95 1,21 19 Sieć kanalizacyjna = = > Internet i sprzęt komputerowy
_ 2 46,65 5,84 1,28 14 Rozbudowa domu = = > Internet i sprzęt komputerowy
of activity, in v ested in th e in te rn e t an d Com puter e ą u ip m e n t (11.57% ), c a r p u rc h a s e (8.35%), c a te rin g services (7.97%) an d sew age n etw o rk (5.66%), w hile 8.23% of farm s raise d a loan a n d 6.43% o b tained EU fu n d s.
In o rd er to m ak e a n asso c ia tio n a n a ly sis w ith th e help of E nterprise Miner, th e pro- ce d u ra l p a ra m e te rs h ave to b e stated :
- M inim um Transaction Frequency to
Support A ssociatio n s - 5% - it m u s t be re- m em b ered th a t th e lower th e value, th e h ig h er th e n u m b e r of a n a ly se s th a t have to be c o n d u c te d a n d th e n u m b e r of possible d e p e n d en c ies will in e re a se w ith th e d ecrease of th e value
- T he m ax im u m n u m b e r of item s con sid ered in th e a sso c ia tio n ru le - 4;
T ables 3 a n d 4 p re s e n t a p a rt of th e asso c ia tio n a n a ly sis re s u lts reg ard in g invest- m e n ts in 2 48 a g ro to u rism farm s in th e Św iętokrzyskie W ojew ództw o. R ules w ith two re la tio n s w ere placed in Table 3 a n d ru le s w ith th re e re la tio n s in T able 4.
Aby przeprowadzić analizę asocjacji za pomo cą programu Enterprise Miner należało określić parametry procedury:
- minimalną częstość pojawienia się transakcji, która pozwala podejrzewać, że zachodzi asocja cja (Minimum Transaction Freęuency to Support
Associations) - założono wartość 5% - należy pa
miętać, że im niższa wartość, tym musi być prowa dzona większa liczba analiz i wraz ze zmniejsze niem wartości, liczba możliwych zależności, która będzie rozważana, rośnie;
- maksymalną liczbę pozycji, jaka będzie brana pod uwagę w przesłance oraz następniku reguł aso cjacji - przyjęto 4;
Fragment wyników przeprowadzonej metodą asocjacji analizy współzależności przedsięwzięć inwestycyjnych dla 248 gospodarstw agrotury stycznych z województwa świętokrzyskiego przed stawiono w tab. 3 oraz 4. W tabeli 3 zamieszczono reguły z dwiema pozycjami w regule, a w tab. 4 - reguły z trzema pozycjami.
T a b I e 4. Rules in text form with Iheir characteristics: number of relations - 3; conlidence, support, lift factors, transaction count. An example of the rules from one of the three years under study
Relation Confidence (%) Support (%) Lift factor Transaction
count Association rule
3 22.73 6.28 3.02 15 Raising a loan = = > Accommodation extension & Receiving EU grant
3 29.41 6.28 3.35 15 Receivinq EU qrant = = > Raisinq a loan & Accommodation extension
3 53.57 6.28 3.46 15 Raising a loan & Receiving EU grant = = > Accommodation extension
3 14.71 4.18 3.20 10 Purchase of room furnishing = = > equipment for guest rooms & facilities
for relaxation areas
3 35.71 4.18 1.64 10 Raisinq a loan & Receivinq EU qrant = = > Caterinq services
3 66.67 4.18 2.41 10 Caterinq services & receivinq EU qrant = = > Raisinq a loan
S o u r c e: Author with the help of the SAS Enterprise Miner programme.
T a b e I a 4. Reguły w postaci tekstowej wraz z charakterystykami: liczba relacji w regule trzeciej, zaufanie, wsparcie, współczynnik wzrostu, liczba transakcji - przykład reguł z jednego z trzech kolejnych badanych lat
Liczba relacji Zaufanie (%) Wsparcie (%) Współczynnik wzrostu Liczba trans akcji Reguły asocjacji
3 22,73 6,28 3,02 15 Zaciągnięcie kredytu = = > rozbudowa bazy noclegowej & pozyskanie środków unijnych
3 29,41 6,28 3,35 15 Pozyskanie środków unijnych = = > zaciągnięcie kredytu & rozbudowa bazy noclegowej
3 53,57 6,28 3,46 15 Zaciąqnięcie kredytu & pozyskanie środków unijnych = = > rozbudowa bazy noclegowej
3 14,71 4,18 3,20 10 Zakup wyposażenia pokoi = = > wyposażenie pomieszczeń dla gości & urządzenie
miejsc wypoczynku
3 35,71 4,18 1,64 10 Zaciąqnięcie kredytu & pozyskanie środków unijnych = = > usługi gastronomiczne
3 66,67 4,18 2,41 10 Usługi gastronomiczne & pozyskanie środków unijnych = = > zaciągnięcie kredytu
G ra p h s iłlu s tra tin g ind iv id u al associatio n ru le s c a n be d raw n . T he p red ecessor is p re se n te d on th e vertical a n d th e consequerxt on th e h o rłzo n tal axis. 'ITie value of th e
confkiencc factor is m ark e d w ith sym bols
(geom etrical figures) a n d th e value of the
support facto r w ith colours. The size of
th e sym bol re p re s e n ts th e v alu e of th e lift factor.
In Table 3 th e ru le s a re so rted o u t d ecreasingly a c co rd in g to th e support size. Two of them : ‘C a r P u rc h a s e = = > C a te r ing Serv ices’ a n d ‘H ouse ex p ansion = = > In te rn e t a n d C om puter e ą u ip m e n t’ have been placed in Fig 2. T h ese a re ru le s w ith fairly high support a n d cortfidence v alues. The precise v a lu e s of su p p o rt a n d confidence ratio s can be read in T able 3 a n d th e rangę th ey fit into c a n be se e n in th e key u n d e r th e figurę. For co m p ariso n , two ru le s with
P O P R Z E D N IK RE G U ŁY : U sługi gastronomiczni Nadbudowa domu Rozbudowa domu Z a k u p samochodu [ ~ J
N A S T Ę P N IK U sług i In te rn e t Z w ię k s z e n ie Z m yw a rka R E G U ŁY g a s tro n o m ic z n e i s p rz ę t lic z b y ła z ie n e k d o n a czyń
k o m p u te ro w y ZA U F A N IE (% ) □ 1 1 ,2 9 - 15,71 O 2 0 .1 3 -2 4 ,5 6 £ □ 3 3 ,4 0 -3 7 ,8 2 Q 4 2 ,2 4 -4 6 ,6 7 W S P A R C IE 2 ,9 3 -3 ,3 5 3 ,3 5 -5 ,0 6 f - 1 5 ,8 6 -9 ,6 2 P R E D E C E S S O R : G astrono m io service Vertlcal ho use e x te nsion H ouse e xpansio n C a r pu rch ase
-1
_ d .
%
r
fbi
l—p jC O N S E O U E N T : G a s tro n o m ie In te rn e t Increasin g D ish w a s h e r se rvlce and Com puter n u m b er
o f b a th ro o m s C O N F ID E N C E (% )
□ 1 1 .2 9 - 15,71 O 2 0 .1 3 -2 4 .5 6 □ 3 3 .4 0 -3 7 .8 2 Q 4 2 .2 4 -4 6 .6 7 S U P P O R T (% ) £ 2 ] 2 9 3 -3 .3 5 f g 3 ] 3 .3 5 -5 .8 6 [T T ] 5 .8 6 -9 .6 2
Rys. 2. Ilustracja graficzna reguł asocjacji (źródło: opracowanie własne przy wykorzystaniu programu SAS Enterprise Miner)
Fig. 2. Illustration of associalion rules
(source: author with the help of the SAS Enterprise Miner programme)
Możemy sporządzić wykresy ilustrujące po szczególne reguły asocjacji. Poprzednik reguły jest przedstawiony na osi pionowej, a następnik na osi poziomej. Wielkości wskaźnika zaufania są ozna czane symbolami (kształtami figur), a wielkości wskaźnika wsparcia - szrafem. Rozmiar (wiel kość) symbolu reprezentuje wartość współczynni ka wzrostu (lift).
W tabeli 3 reguły były posortowane malejąco według wielkości wsparcia. Dwie z nich: „zakup sa mochodu = = > usługi gastronomiczne” oraz „roz budowa domu = = > Internet i sprzęt komputerowy” zamieszczono na rys. 2. Są to reguły o dość dużych wartościach wsparcia i wartości zaufania. Dokładne wartości wskaźników wsparcia i zaufania możemy odczytać z tab. 3, a z legendy umieszczonej pod ry sunkiem przedziały wartości, w jakich się mieszczą.
lower su p port a n d confidence v alu es b u t w ith a h ig h er lift facto r v a lu e (which c a n be se e n in th e slze of th e sym bols) a re p resen ted . T hey a re ‘H ouse e x te n sio n = = > In creased n u m b e r of b a th ro o m s ’ a n d ‘C atering Services = = > D ish w a sh e r’.
For in sta n c e , th e ru le C ateńng s e w ic e s
= = > D ish w a sh er is p re se n te d on the
g rap h a s a b lu e s ą u a re . It c an be seen from th e key u n d e r th e figurę th a t confidence is w ithin th e ran g ę 11 .2 9 -1 5 .7 1 (the lowest symbol) a n d su p po rt w ith in th e ran g ę of 2 .9 3 -3 .3 5 (the low est colour). The size of th e sym bol re p re s e n ts th e valu e (strength) of th e lift factor. T he p ic tu re sh ow s th a t for th e an a ly se d ru le th e factor is high. Sim ilarly, o th e r ru le s c a n be an aly sed b ased on th e figurę. R U L E P R E D E C E S S O R : B a th ro o m fu m is h in g s D is h w a s h e r H o rs e s Na s t ę p n i k R E G U Ł Y : Za u f a n i e (% ) L j 1 0 0 ,0 0 -1 0 0 ,1 3 S ta w Usługi A rtykuły do g a s tro n o m ic zn e u rzą d z e n ia m ie szk ań W S P A R C IE (% ) n 1 ,8 3 -1 ,9 8 1 ,9 8 -4 ,1 3 R U L E C O N S E O U E N T : C O N F ID E N C E (% ) □ 1 0 0 ,0 0 -1 0 0 ,1 3 B o n d G a s tro n o m y s e ry ic e s A rtic le sh o u se fu rn is h in g s S U P P O R T (% ) F sS l 1 ,8 3 -1 ,9 8 1 ,9 8 -4 ,1 3
Fig. 3. Graphical illustration of association rules (source: author with the help of the SAS Enterprise Miner programme)
Dla porównania umieściliśmy dwie reguły o mniejszej wartości wsparcia i zaufania, ale o wię kszej wartości współczynnika wzrostu (/i/ż), co mo żemy wywnioskować na podstawie wielkości figur. Są to reguły: „nadbudowa domu = = > zwiększenie liczby łazienek” oraz „usługi gastronomiczne = = > zmywarka do naczyń”.
Przykładowo reguła „usługi gastronomiczne = => zmywarka do naczyń” jest na wykresie prezen towana za pomocą niebieskiego kwadratu. Z legen dy pod rysunkiem możemy odczytać, że mamy „zau fanie” w przedziale 11,29-15,71 (kwadrat - najniż sze z wymienionych) oraz „wsparcie” w przedziale 2,93-3,35 (kolor niebieski - najniższe z wymienio nych). Wielkość symbolu reprezentuje wartość (si łę) wskaźnika lift. Rysunek pokazuje, że dla anali zowanej reguły jest on wysoki. Podobnie możemy na podstawie rysunku analizować inne reguły.
Reguły zawarte w tabelach możemy sortować w porządku malejącym lub rosnącym według war tości kolumn: „liczba relacji”, „zaufanie”, „wspar cie”, „współczynnik wzrostu”, „liczba transakcji”. Posortowaliśmy reguły malejąco wg wskaźnika za ufania. W tabeli 5. umieściliśmy trzy reguły o naj wyższej wielkości tego wskaźnika. Na rysunku 3. przedstawiono ich ilustrację graficzną.
T a b I e 5. Rules according to the conlidence factor (partial)
Relation Confidence (%) Support (%) Lift factor Transaction
count Association rule
2 100 1.83 19 4 Horses = = > Pond
2 100 4.13 7.27 9 Dishwasher = = > Catering Services
2 100 1.83 24.22 4 Bathroom furnishings = => House furnishings
S o u r c e: Author with the help of the SAS Enterprise Miner programme.
T a b e l a 5. Zestawienie z posortowanymi regułami według wskaźnika zaufanie (fragment) Liczba relacji Zaufanie (%) Wsparcie (%) Współczynnik wzrostu Liczba
transakcji Reguły asocjacji
2 100 1,83 19 4 Konie = = > staw
2 100 4,13 7,27 9 Zmywarka do naczyń = = > usługi gastronomiczne
2 100 1,83 24,22 4 Wyposażenie łazienki = => artykuły do urządzania mieszkań
Ź r ó d ł o : Opracowanie własne przy wykorzystaniu programu SAS Enterprise Miner.
R ules in clu d ed In th e ta b le s e a n be so rted in to d e c re a sin g o r in cre asin g order accord ing to th e v a lu e s In th e colum ns:
num ber o f relations, confidence, support, lift factor, transaction count. T he ru le s have
been so rted d ecreasin g ly acco rd ing to the
confidence factor. In T able 5, th e th ree
ru le s w ith th e h ig h e s t valu e of th is factor w ere placed. Fig. 3 p re s e n ts th e lr graphic illu stratio n .
