Rokiškis

Aš čia nekomentuosiu apie tokį šildymą, bet jis irgi smirda

Kiekvienas su pardavimų organizavimu ką nors bendra turėjęs žino, kad esami klientai skirstomi į tris grupes, su kuriomis reikia elgtis skirtingai:

1. Tie, kas perka mažiau, nei galėtų. Jiems reikia pardavinėti kiek įmanoma daugiau – svarbu tik, kad jie imtų daugiau pirkti, nes jų sąskaita galima smarkiai padidinti pardavimus.
2. Tie, kas perka daug. Jais pernelyg rūpintis nereikia, svarbu tik tai, kad jie neimtų pirkti mažiau. Šios grupės sąskaita pardavimų smarkiai padidinti nelabai įmanoma, nes jie jau ir taip perka pagal galimybes.
3. Tie, kas perka neadekvačiai daug. Jiems reikia apie save geriau jau išvis nepriminti, kad netyčia nesusiprastų tvarkytis savo pirkimų. Jei toks klientas pats pastebi, kas pas jį dedasi ir dėl to bando kažką keisti, jam galima netgi truputį padėti – su sąlyga, kad nesmarkiai. Jeigu jo sąnaudos sumažės kokiu dešimtadaliu, jos visvien liks didesnės už vidurkį, tačiau klientas bus laimingas ir patenkintas.

Tokios trys klientų grupės yra pas visus, kas tiktai kažką parduoda. Tokios trys grupės klientų yra ir pas šilumos tiekėjus. Tik kad pastarieji jau yra monopolistai, t.y., naujų klientų paieškos jiems nereikia, o įtikinti pirkėjų, kad tie pirktų daugiau – nesigauna. Todėl jiems telieka suktis kažkaip kitaip. Pavyzdžiui, aš taip daryčiau:

1. Tiems, kas šilumos naudoja mažiau, nei galėtų – galima kaip nors padidinti šildymo sąnaudas. O paskui atsiųsti pas juos kokį nors merą, kuris imtų skleist vėjus apie tai, kad namas prastai tvarkosi su šildymu, o kaltas dėl to tikrai ne šilumos tiekėjas, o arba koks nors energetikos ministras (lyg ministras sukiotų kranelius), arba namo administratorius.
2. Tie, kas šilumos naudoja daug – jų geriausiai ir toliau pernelyg netampyti. Svarbu, kad jie ir toliau neimtų pirkti mažiau, tačiau pardavimus jiems reikia didinti atsargiai ir apgalvotai.
3. Tų, kas šilumos naudoja išvis neadekvačiai – galima ir toliau neliesti. Bet jei jie susiprastų ir imtų skųstis, dėl gražaus vaizdo galima padėti jiems truputį sumažinti sąnaudas. Visvien toks eikvos nenormaliai daug, bet patikės, kad juo rūpiniesi. O paskui dar bus galima paskelbt apie juos, kad esą kažkam padėjom.

Žodžiu, ta pardavimų segmentacija yra labai elementari ir puikiai žinoma kiekvienam, kas tik bent truputį turėjo reikalų su klientų priežiūra iš pardaviminės pusės. Ypač tokia schema yra tipiška paslaugų teikėjams. Bet nesigilinkim, nes tokie segmentavimai yra vadybiniai dalykai, kurie išties mums visiškai neįdomūs, nes mes juk kalbame ne apie vadybą, o apie šildymą.

Ai, arba dar pavyzdys: kaip pakelti kainas supermarkete 10%, jei vartotojai pyksta, kad viskas labai brangu? Taigi labai paprasta: pusei atsitiktinių prekių kainas sumažiname 10%, likusiai pusei padidiname 20% ir paskelbiame reklamą apie tai, kad pusės prekių kainos sumažėjo. Ir dar būtinai prie kiekvienos taip atpigintos prekės parašom, kad ji dabar pigesnė. O kad kartais kas nors neįtartų, galima padaryti ir atsitiktinius padidėjimo-sumažėjimo dydžio išbarstymus, o galima ir pasegmentuoti prekes pagal dalį apyvartoje, jų rinkos elastingumą ar dar kokius nors dalykus.

Ai, bet mes čia juk nukrypome nuo temos, nes kalbame ne apie pardavimus, o apie šildymą, tiesa?

2010-2011 lapkričio mėnesių šilumos vartojimo pokyčiai: keisti atvejai

Štai vat anokia Vilniaus savivaldybė ėmė ir paskelbė 2010-2011 lapkričio šilumos sunaudojimo XLS failą su daug duomenų. Tiesa, paskui gal susizgribo, kad paskelbė per daug ir viską iš savo puslapio ištrynė. O dar paskui, kad neliktų tuščia, įdėjo iš to paties XLS failo sugeneruotą PDF, kuriame tiktai galutiniai duomenys.

Apie tai, kaip viduje to failo esantys duomenys keistai neatitinka sąskaitų, jau rašė Commonsense.lt, kurie tą failą sėkmingai išsaugojo (iš jų galite atsisiųsti ir patys pabandyti įvertinti, ar nepridariau aš čia su statistika klaidų). Gal to failo duomenys kažko ir išties neatitinka. Man irgi kliūna kai kurios eilutės, kur, pvz., pateikiami tokie faktai:

• Tuskulėnų 1B, DNSB-548, energijos suvartojimo sumažėjimas – 1711,5 procento.
• Raseinių 21, City Service, AB, energijos suvartojimo sumažėjimas – 122 procentai.

Čia galima nesigilinant pastebėti, kad jei namas suvartojimą sumažina daugiau, kaip 100 procentų, tai jis ne tai, kad nustoja vartot šilumą, o ima ją pats generuoti ir atidavinėti į šilumos tinklus. Kas, kaip suprantate, nelabai įmanoma.

Panašių, gal mažiau keistų, tačiau visvien įdomių eilučių galima ir daugiau ten rasti. Pavyzdžiui, GNSB “Mažoji Salotė”, pas kurią šilumos sąnaudos keistai padidėja beveik tūkstančiu procentų, lyginant su pernai metais. Ir kitų, smulkesnių keistų atvejų. Aišku, galima būtų įtarti, kad kažkas ten negerai ar duomenys kažkaip pamakliavojami, bet visgi tarkim, kad Vilniaus savivaldybė ir Vilniaus Energija nefalsifikuoja duomenų. Nes kuo gi daugiau tikėti, jei ne jų duomenimis?

Todėl tarkim, kad pastebėti neatitikimai yra šiaip klaidos (t.y., asisteminiai faktai). Todėl panagrinėkime tenai esančius duomenis, ieškodami sisteminių faktų, kurie leistų daryti išvadas. Tokių faktų būna dvi rūšys: tai arba atsikartojimai ir tendencijos, arba menkai įtikėtinų faktų kombinacijos: pastarųjų atsiradimo tikimybė yra mikroskopinė. Tendencijų pavyzdžiu galėtų būti mano jau anksčiau parodytas grafikas, kur matosi keisti nuokrypiai – pas mažiau suvartojančius yra didesnis sąskaitų augimas. O menkai įtikėtinų kombinacijų atvejų – irgi nemažai:

• Centro Kubas, UAB. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0121 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0170 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 40 procentų.
• Bitfox, UAB. Administruoja 15 pastatų. 2010 sąnaudos – 0,0178 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0199 dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 32 procentai.
• Auksinis Varnas, UAB. Administruoja 2 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0122 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0166 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 36 procentai.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-195. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0112 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0162 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 44 procentai.
• Daugiabučio namo savininkų bendrija “Sportas”, DNSB-272. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0109 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0144 kWh/dienolaipsniai kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 32 procentai.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-460. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0125 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0140 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 14 procentų.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-564. Administruoja 2 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0146 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0196 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 32 procentai.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-758 “Paunksmė”. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0150 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0185 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 23 procentai.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-777. Administruoja 2 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0133 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0150 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 14 procentų.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-815. Administruoja 2 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0165 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0213 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 30 procentų.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-857. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0103 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0127 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 23 procentai.
• Daugiabučių namų savininkų bendrija DNSB-959. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0112 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0180 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 61 procentas.
• Daugiabučio namo savininkų bendrija “Minties g. 8A”. Administruoja 3 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0140 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0167 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 25 procentai.
• Daugiabučio namo savininkų Žirmūnų 106C, Vilniuje. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0122 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0150 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 23 procentai.
• DNSB Eglių g.33. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,129 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0165 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 28 procentai.
• DNSB Kaminkelio-26. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0162 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0200 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 24 procentai.
• DNSB Krokuvos g. 13-Vilnius. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0168 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0222 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 32 procentai.
• DNSB Linkmenų 5/66, Vilnius. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0162 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0195 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 20 procentų.
• DNSB Žolyno g. 11B,C. Administruoja 2 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0120 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0171 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 42 procentai.
• YIT Technika, UAB. Administruoja 7 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0134 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0150 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 18 procentų.
• Sermeta, UAB. Administruoja 1 pastatą. 2010 sąnaudos – 0,0117 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0151 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 29 procentai.
• UAB “Karoliniškių būstas”. Administruoja 9 pastatus. 2010 sąnaudos – 0,0094 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui, 2011 sąnaudos – 0,0114 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. Padidėjimas – 24 procentai.

Manau, kad visiems, kas permetė akimis šitą sąrašą, kilo klausimas, kas per skaičiai ir kuo gi jie įdomūs. Viskas labai paprasta: 2010 vidutinės šilumos sąnaudos Vilniuje buvo 0,0337 kWh/dienolaipsnių kvadratiniam metrui. O vidutinis padidėjimas administratoriui pagal tuos pačius savivaldybės ir Vilniaus Energijos duomenis buvo 3,4 procento. Pas visus minėtus atvejus – šilumos sąnaudos 2010 metų lapkritį buvo mažiau, nei pusė nuo vidurkio. T.y., visi jie yra kraštutinai taupūs. Tačiau padidėjimas pas visus minėtuosius – 4 ar daugiau kartų didesnis, lyginant su vidutiniu padidėjimu.

Šnekant žmogiškai, visos pavardintos įmonės tvarkėsi su šilumos ūkiais labai gerai, kraštutinai taupiai – joms pavydėt galėjo bet kas. Tai tiesiog taupumo lyderiai. Tačiau jų šildymo sąnaudos padidėjo absoliučiai neadekvačiai, priešingai jų taupumui, kurio galima būtų tikėtis. Daugiau, nei 4 kartų nuokrypis, lyginant su vidutiniu. Netgi pavienį tokį atvejį laikyčiau menkai įtikėtinu ir reikalaujančiu labai rimtų paaiškinimų, bet čia matome visą krūvą panašių.

Spėju, kad gerokai paieškojus, galima atrasti ir daugiau įdomybių. Beje, kiek žemiau, jau iš statistinės analizės tokių įdomybių irgi rasim – ten bus sekos iš vienodo (ir kaip tyčia didelio) šilumos suvartojimo pastatų, kuriems niekas nesikeitė. Labai geri klientai, kurie labai labai daug perka. Aš tokių nejudinčiau, kad jie ir toliau pirktų neadekvačiai daug.

2010-2011 lapkričio mėnesių šilumos vartojimo pokyčiai: statistinės keistenybės

Taigi, grįžkime prie mūsų grafiko, kurį jau matėme anksčiau. Čia jums pamodifikuota versija, kur vietoje tiesinių trendlainų įdėti 6 laipsnio polinominiai. Polinominiai trendlainai leidžia stebėti ir lokalesnius pasiskirstymus (tiesa, didesnių iškraipymų sąskaita). Ir štai, ką mes matome grafike pagal administratorius*:

Taip, beveik tokį patį grafiką jūs jau matėte. Šitas tiesiog pagerintas, vietoje tiesinių trendų yra kreivės, atspindinčios pokyčių tendencijas lokaliai. Grafikas paprastas: šilumos ūkių administratoriai surūšiuoti pagal šilumos suvartojimo pokyčius 2010-2011 metų lapkričio mėnesiais, o tą rodo raudonoji linija, žyminti tuos skirtumus tarp suvartojimo (deltas). Kairėje yra tie, pas ką šilumos sąnaudos sumažėjo, dešinėje yra tie, pas ką padidėjo. Padidėjimą ar sumažėjimą procentais žymi kairioji Y ašis. Violetinė ir geltona kreivė - tai polinominiai 6 laipsnio trendai, rodantys vidutiniškus suvartojimo lygius, jie pažymėti dešinėje Y ašyje. Taškučiai - konkretūs suvartojimo atvejai. X ašis - tai tiesiog pagal vartojimo pokytį surūšiuoti šilumos administratoriai, kiekvienas eina už vienetą.

Šitas grafikas išties nėra toks sudėtingas, kaip galėtų pasirodyti: violetinė kreivė paprasčiausiai žymi pirminį šilumos suvartojimo pasiskirstymą tarp įvairių pastatų administratorių 2010 lapkritį, o geltonoji – suvartojimą, kuris gavosi tą patį 2011 metų mėnesį. Galima įsivaizduoti labai paprastai: violetinė kreivė truputį pasisuko ir išsikraipė, pavirsdama į geltoną. Pagal tą pasikeitimą galime suprasti, kaip pasikeitė šilumos vartojimas.

Raudonoji kreivė žymi to pasisukimo ir išsikraipymo dydį procentais. Kairėje matome, kad pas kažką šilumos eikvojimas sumažėjo, tuo tarpu dešinėje matome, kad pas kažką šilumos eikvojimas padidėjo. Visi duomenys pagal tą padidėjimą/sumažėjimą ir yra surūšiuoti: kairėje yra tie, pas ką šilumos sąnaudos pasidarė mažesnės, o dešinėje – tie, pas ką pasidarė didesnės.

Ir violetinė, ir geltona kreivės yra sudarytos kaip vidurkis tų išsibarsčiusių geltonų ir violetinių taškučių, žyminčių realius energijos vartojimo lygius. Tačiau taškučių išsibarstymas yra pakankamai didelis, kad šiaip pažvelgus, nieko iš to nesimatytų. Tam, kad gautume prasmingą vaizdą, turime tuos taškučius apjungti į kažkokią suvidurkintą liniją, kuri rodytų tų taškučių pasiskirstymo tendencijas. Būdų apjungimui yra įvairių, tačiau visų esmė yra ta pati – rodyti bendresnius pokyčius, kuriuos šiaip jau užgožia triukšmas. Kitaip tariant, turime krūvą medžių, o norime pamatyti mišką. Štai ir pamatome, apjungdami į vieną, trendą rodančią kreivę.

Kaip vartojimo pokyčiai turėtų atrodyti teoriškai

Pirmiausiai, bandydami suprasti, kas gi tame grafike keisto, užsiduodame klausimu: kaip čia dabar yra, kad violetinės kreivės žemiausia dalis yra ten, kur ir aukščiausia raudonosios kreivės dalis? Ir kodėl geltonoji kreivė, žyminti pokyčius, kažkodėl tik kairėje pusėje koreliuoja su raudonąja? KPŠ, atleiskite? Kad būtų vaizdžiau, pabandykime aukščiau buvusį grafiką palyginti su teoriniu, kur pokyčiai yra atsitiktiniai:

Šis grafikas nieko bendro neturi su realybe. Jis tiesiog pagal sugeneruotą Gauso pasiskirstymą su analogiškai sugeneruotais pokyčių procentiniais dydžiais**. Todėl ir vartojimai, ir pokyčiai yra tiesiog atsitiktiniai. Į ką svarbu atkreipti dėmesį: violetinė vidutiniškai yra artima horizontaliai, tuo tarpu geltona didžiojoje dalyje atkartoja raudoną. Toksai trendų išsidėstymas yra požymis, kad pokyčiai išties buvo atsitiktiniai. Jei trendai būtų polinominiai, grafiko pakraščiuose jiems leistini didesni nukrypimai, nes ten kaupiasi nenormalūs atvejai.

Kaip matome, teorinis grafikas nemenkai skiriasi nuo to, kurį turime praktikoje, tiesa? Jei tie trendai būtų pavaizduoti, kaip tiesės, tai violetinė būtų artima horizontaliai, tuo tarpu geltona būtų daugmaž paralelinė raudonai: natūralu, kad jei jau pokyčiai atsitiktiniai, tai jie atsitiktiniai visiems, todėl didelio procentinio pokyčio tikimybė yra vienoda ir tam, kas daug vartoja, ir tam, kas vartoja mažai.

Modelis, atspindintis realybę, skirtųsi nuo teorinio, kur visi skaičiai atsitiktiniai: akivaizdu, kad dauguma pastatų turėtų mažinti šilumos sąnaudas – vidutiniškai bent keliais procentais per metus. Ir tą puikiai žinome: vyksta ir renovacijos, ir apsišiltinimai, ir bandymai tiesiog reguliuoti šilumą. Kita vertus, tie, kas jau taupo itin smarkiai, galimybes kažką gerinti bus didesne dalimi išnaudoję, todėl jos bus mažesnės. Vėlgi, tie pas ką sanaudos yra itin didelės, keliais procentais gali sumažinti šilumos vartojimą, tiesiog užkamšę langus laiptinėje ir prie laiptinės durų prikabinę spyruoklę – kad šios užsidarytų savaime, neišleisdamos į lauką šilumos. Todėl, jei viskas būtų normalu, galima būtų tikėtis grafiko, kažkiek panašaus į šitą:

Skirtingai nuo atsitiktinio modelio, praktikoje turėtume matyti taupymo įtaką. Įvedę vėlgi pagal Gausą pasiskirsčiusį taupymo faktorių, gauname maždaug tokį grafikėlį (trendai - 6 laipsnio polinominiai). Galim atkreipti dėmesį, kad netaupymo atvejai suveikia kaip visiškai nenormalūs: tai staigus raudonos kreivės šoktelėjimas dešinėje pusėje. Galim pastebėti, kad tenai pat neprognozuojamai (net ir pagal modelį neprognozuojamai) susibanguoja ir susipina trendai. Modelis atspindi tikėtiną realybę: kardinalus šilumos vartojimo padidėjimas labiau turėtų būti susijęs su avarijomis bei gedimais, nei su kažkokiais prognozuojamais faktoriais. Kairėje pusėje matome kaip reikiant apačion nuvažiuojančią geltoną kreivę - pati kairioji jos dalis turėtų atspindėti brangiau kainuojančius renovacinius apšiltinimo projektus. Jei violetinę pastatytume, kaip tiesinį trendą, gautųsi horizontali linija.

Tačiau įmanomas ir atvejis, kai teoriniame grafike geltona gali gautis artimesnė horizontaliai, o violetinė – einanti į apačią, panašiai, kaip grafike, kuris gaunamas iš savivaldybės lentelės. Taip būtų, jei generuotume pokyčius ne pagal pirminį vartojimą, o kaip pašalinius, nesusijusius dydžius (t.y., nesvarbu, koks namas kiek vartoja – vienam pridedam kažkiek ten šilumos, kitam atimam – atsitiktiniu būdu): didesni procentiniai pokyčiai tada būtų pas tuos, kas vartoja mažiau.

Tačiau argi taip gali būti, kad kokių nors pastatų šilumos sąnaudų dydžiai kaitaliojasi nepriklausomai nuo jų realių šilumos sąnaudų? Aišku, kad įmanoma. Su sąlyga, kad įmanoma, kad jie kažkieno noru kaitaliojasi nepriklausomai nuo to, kaip tie namai tvarkosi.

Kaip šilumos vartojimas keičiasi realybėje

Aukščiau matyto realaus šilumos vartojimo pokyčių grafiko įdomumas yra dešinėje jo dalyje: violetinė kreivė, žyminti 2010 metų šilumos vartojimo tendencijas, atrodo beveik kaip veidrodinis šilumos vartojimo padidėjimo kreivės atspindys. Kitaip tariant, galim spėti, kad ji koreliuoja su vartojimo padidėjimo kreive. Tačiau prisiminkime, kad tai apatinė vartojimo tendencijos kreivės dalis. Geltonoji, 2011 metų kreivė jau atrodo kitaip: čia jau galima sakyti, tiesiog plato, kažkas panašaus į horizontalią liniją (prisiminkim ankstesniame poste buvusį grafiką su tiesiniais trendais).

Paklauskime savęs: gal čia visgi klaida? Gal tai susiję su pastatų administratoriais, nes jų suvartojimus dėjome ant grafiko? Taigi, pabandykime sugeneruoti analogišką grafiką tiesiog daugiabučiams, neapjunginėdami duomenų pagal pastatus administruojančias įmones:

Štai daugiabučių namų šilumos suvartojimo ir vartojimo pokyčių pasiskirstymo grafikas. Kaip matome, kreivės analogiškos (dėl didelio taškų kiekio ėmiau 3 laipsnio polinomą, nes kompas ima stabdyt ir lūžinėt). Kaip matome, violetinė kreivė visvien neprimena horizontalios. Tačiau geltonoji kažkodėl linkus gultis horizontaliai. Nors žinome, kad teoriškai geltonoji kreivė turėtų būti panaši į tą raudoną...

Truputį nukrypstant nuo bendros temos: atkreipkite dėmesį, kad ten, kur raudonoji kreivė kerta nulinę pokyčių liniją, pastebima apytuštė vertikali juosta. Praktiškai visi taškučiai susikaupę į tris horizontalius ruoželius, esančius viršuje. Tie trys ruoželiai – tai nenormaliai daug šilumos sunaudojantys pastatai (todėl jie ir yra aukštai), kuriems pokyčių nebuvo. Kadangi jų išsibarstymas nei iš tolo neprimena atsitiktinio, pasižiūrim į sąrašą ir atrandame, kad su nuliniu pokyčiu yra kelios dešimtys pastatų, kurių energijos sąnaudos kilovatvalandėmis dienolaipsniui iš kvadratinio metro yra 0,049, 0,064 ir 0,066. Tai labai dideli skaičiai, jei prisiminsime, kad Vilniaus vidurkis yra apie 0,034. Ir juo labiau keista, kai visame šiame pokyčių chaose atsiranda tokie stabilūs ir nesikeičiantys vartotojai. Juos, jei ką, administruoja įmonės “UAB Grigiškių komunalinis ūkis” ir AB “City Service”.

Dar pastebėtinas dalykas, kad tasai nulinio pokyčio taškas kažkodėl pastatų grafike yra ne per vidurį, o kairiau. Kitaip tariant, grafike matome, kad šildymo sąnaudos aiškiai didėjo. Vizualiai įvertinus, matosi, kad poslinkis sudaro apie dešimtadalį. Beje, Gauso pasiskirstyme moda, mediana ir vidurkis turi sutapti, tačiau šiame grafike nesutampa nei bendri visam grafikui dydžiai, nei dydžiai, atitinkantys padidėjusią ar sumažėjusią dalis. O kai mediana nuo vidurkio skiriasi apie pusantro karto, tai vargu, ar galime kalbėti apie atsitiktinumus, todėl tikrai norisi išsiaiškinti priežastis.

Kodėl keitėsi sąskaitos už šildymą

Kairėje grafikų pusėje matomą šilumos eikvojimo sumažėjimą paaiškinti paprasta: tenai yra aukštesnė violetinės kreivės dalis, kitaip tariant, tenai yra daug pastatų, kurie šilumą naudojo labai netaupiai. Natūralu, kad geltonoji kreivė atsiduria smarkiai žemiau violetinės ir tampa paralelia raudonai. Vienintelis keistas dalykas – kad ta geltonosios kreivės mažėjanti dalis tik tiek tepasikeičia. Galėtume tikėtis, kad sąmoningas taupymas veikia smarkiau, o čia – pokyčių lygis, vizualiai panašus į statistinį pokytį, lyg būtų kažkokių faktorių, paraleliai didinusių šilumos sąnaudas.

Dešinėje esantis atvejis kelia mums labai įdomius klausimus: ten yra daug pastatų, kur šiluma jau buvo taupoma itin efektyviai. Kitaip tariant, tai būtent tie, kas jau sutaupė anksčiau ir stengiasi sutaupyti dar daugiau. Natūralu būtų spėti, kad raudonoji kreivė, rodanti pokyčių dydžius dešinėje pusėje neturėtų atitikti Gauso pasiskirstymo, t.y., turėtų būti gerokai vėliau nueinanti į viršų, nei matome grafike. Geltonoji kreivė dešinėje grafiko pusėje nuo violetinės turėtų būti atitolusi mažiau. Galima net būtų tikėtis, kad raudonoji kreivė didesnėje grafiko dalyje turėtų pasilikti žemiau nulio procentų, didelė jos dalis turėtų būti beveik horizontali. Bet kažkodėl viskas gaunasi visai kitaip.

Skirtumai nuo statistinio (atsitiktinio) modelio, kaip ir skirtumai nuo tikėtino (sveiku protu paremto) modelio, leidžia spėti apie kažkokius priežastingumus, dėl kurių skirtingus pokyčius turėjusios grupės elgėsi skirtingai. Kairėje esantys pokyčiai keisti dėl to, kad jie per maži. O dešinėje esantys pokyčiai dar keistesni: tie, kas turi mažas sąnaudas, kažkodėl bando naudoti daugiau? Kodėl?

Kitaip tariant, grafiko dešinėje matomi trendai mums rodo tą patį, ką ir aukščiau išrinktas fenomenalių sutapimų rinkinys, kur daugelio itin taupių administratorių valdomuose pastatuose šilumos suvartojimas padidėjo visiškai neadekvačiai.

Kokios tokių keistų kreivių priežastys? Aš nesiimsiu jums pasakoti, kokios jos. Apie pardavimų bei kainų didinimo metodus ir klientų segmentavimus straipsnio pradžioje aš parašiau dėl to, kad man šiaip asociacijos tokios kilo.

O bet koks rubikonų atstovas jums čia pasakys, kad aš esu durnas, nieko neišmanau, nusišneku, grafikai nesuprantami, viskas ištraukta iš konteksto, netiesa, o be to, yra visokios techninės priežastys, dėl kurių kalti pastatų administratoriai ir koks nors energetikos ministras.

Taip, žinoma. Taupiausių pastatų administratoriai staiga apsirgo masine psichoze ir ėmė prisukinėti kuo daugiau šilumos, kad bent kažkaip kompensuotų dėl visokių apšiltinimų ir renovacijų mažėjančias šilumos sąnaudas. Nes energetikos ministras juos visus užhipnotizavo. Jo, tai viską paaiškina.

————

Trumpai tariant, jei jau jums užteko kantrybės perskaityti visas šias statistines analizes, tai pasidalinkite šiuo straipsniu su savo namo administratoriumi – manau, kad turėsite šiokių tokių argumentų ir klausimų visokiems rubikonininkams. Ypač, jei su jūsų namu nutiko tokia istorija, kaip ankstesnio straipsnio komentaruose minėta: namas atsinaujino šilumos mazgą, o sąnaudos kažkodėl išaugo.

Ir nepamirškite ankstesnių šios serijos straipsnių:  1, 2, 3, 4, 5, 6.

————

* Grafiką pagal administratorius atskirai įdomu panagrinėti, jame matosi kai kurie specifiniai iškraipymai. Jei norite gauti duomenis pagal administratorius, tai čia reiks pivotinę lentutę pasidaryt ir paskui pasireguliuot, kad rodytų vidurkius kiekvienam. O šiaip toksai grafikas paprastai daromas, ką jau galit suprasti: rūšiavimas pagal pokyčio dydį, kuris ant kairiosios Y, o vartojimo dydžiai – ant dešiniosios Y. Vartojimo dydžius dedam skateriais, o tada jau pagal juos trendus užsidėti galima.

** Jei norite tokį pasiskirstymą palyginimams sugeneruoti namie, tai jums pravers viena formulikė, kuri iš tiesiniam pasiskirstymui priklausančio atsitiktinio skaičiaus duoda normaliam (Gauso) pasiskirstymui priklausantį: sqrt(-2*ln(rand()))*sin(2*pi()*rand()). Tai Box-Muller transformacija, ji puikiai veikia ir kokiame nors ekselyje – pakanka ją įvesti ir gausite skaičių, o jei įvesite krūvą tokių į stulpelį, tai gausite normalų pasiskirstymą, su kuriuo jau galima lyginti praktinius masyvus.

Rokiškis Rabinovičius rašo jūsų džiaugsmui

Aš esu jūsų numylėtas ir garbinamas žiurkėnas. Galite mane susirasti ir ant kokio Google Plus, kur aš irgi esu Rokiškis Rabinovičius+.

Web | Twitter | Google+ | More Posts (916)

Dar šarinimo...