Tiểu luận dự báo nhu cầu sản xuất iphone của công ty apple năm 2023

Lý do chọn đề tàiNgày nay nhu cầu sử dụng các sản phẩm của người tiêu dùng luôn thay đổi khó lường, vì vậy nên dự báo nhu cầu sản xuất là công việc rất quan trọng đối với các doanh nghiệ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM

BẢNG PHÂN CÔNG NHIỆM VỤ

1 Bùi Minh Cường Nội dung phầnmở đầu, kết luận

và chương 4 Hoàn thành tốt 2 Lê Phùng Quốc Linh Nội dung chương1 và chương 3 Hoàn thành tốt 3 Nguyễn Doãn Sang Nội dung chương1 và chương 3 Hoàn thành tốt 4 Phạm Thế Cương Nội dung chương2 và chương 3 Hoàn thành tốt 5 Nguyễn Vũ Hoàng Thái Nội dung chương1 và chương 3 Hoàn thành tốt 6 Nguyễn Quỳnh Anh Nội dung chương1 và chương 3 Hoàn thành tốt 7 Nguyễn Thị Thanh Thảo Nội dung chương1 và chương 3 Hoàn thành tốt

DANH MỤC HÌNH ẢNH, BẢNG BIỂU

Hình 3.1 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.1………

Hình 3.2 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.2………

Hình 3.3 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.3………

Hình 3.4 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.4………

Hình 3.5 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.5………

Hình 3.6 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.6………

Hình 3.7 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.7………

Hình 3.8 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.8………

Hình 3.9 : Kết quả chạy trên phần mềm POM với α = 0.9……….………

Hình 3.10 : Kết quả dự báo theo đường hồi quy……… ………

Bảng 3.1: Số lượng iphone tiêu thụ từ năm 2012-2022……….30

Bảng 3.2: Dự báo sản lượng theo phương pháp bình quân di động với N=3……….32

Bảng 3.3: Dự báo sản lượng theo phương pháp bình quân di động với N=4……… ………… 34

Bảng 3.4: Dự báo sản lượng tiêu thụ theo phương pháp bình san bằng hàm số mũ đơn giản (α =

Bảng 3.9: Dự báo sản lượng tiêu thụ theo phương pháp bình san bằng hàm số mũ đơn giản (α =

MỤC LỤC

PHẦN MỞ ĐẦU 8

1 Lý do chọn đề tài 8

2 Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu 8

3 Kết cấu tiểu luận 8

Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1

1.1 Khái quát về dự báo nhu cầu sản phẩm 1

1.1.1 Khái quát phương pháp dự báo 1

1.1.2 Đặc điểm của dự báo 1

1.4.2 Phương pháp chuỗi thời gian 8

1.4.2.1 Phương pháp bình quân đơn giản 9

1.4.2.2 Phương pháp bình quân di động 9

1.4.2.3 Phương pháp bình quân di động có trọng số 10

1.4.2.4 Phương pháp san bằng mũ đơn giản 10

1.5 Độ chính xác của dự báo 11

1.5.1 Độ lệch tuyệt đối trung bình 11

1.5.2 Sai số tích lũy 11

1.5.3 Kiểm soát dự báo 12

1.6 Dự báo chuỗi thời gian bằng excel 13

1.6.1 Hồi quy tuyến tính 13

1.6.2 Sự tương quan 15

1.6.3 Phân tích hồi quy bằng Excel 15

1.6.4 Phân tích hồi quy bội bằng Excel 19

CHƯƠNG 2 – GIỚI THIỆU CÔNG TY APPLE 22

2.1 Tên công ty và trụ sở chính 22

2.2 Quá trình hình thành và phát triển 22

2.4 Giới thiệu về điện thoại iPhone 24

Chương 3: PHÂN TÍCH DỰ BÁO SỐ LƯỢNG IPHONE BÁN RA CỦA CÔNG TY APPLE NĂM 2023 29

3.1 Thực trạng doanh số Iphone của tập đoàn Apple 29

3.2 Các phương pháp dự báo doanh số iphone thu được 32

3.2.1 Phương pháp dự báo bình quân di động 32

3.2.2 Dự báo theo phương pháp san bằng mũ đơn giản 34

3.2.3 Dự báo theo đường khuynh hướng 51

PHẦN MỞ ĐẦU1 Lý do chọn đề tài

Ngày nay nhu cầu sử dụng các sản phẩm của người tiêu dùng luôn thay đổi khó lường, vì vậy nên dự báo nhu cầu sản xuất là công việc rất quan trọng đối với các doanh nghiệp, việc dự báo đúng nhu cầu thị trường sẽ đem đến nhiều lợi ích trong đó có tiết kiệm chi phí rất lớn cho doanh nghiệp Nếu một doanh nghiệp sản xuất không dự báo được nhu cầu của thị trường trong tương lai, có thể sản xuất quá nhiều, vượt quá nhu cầu thị trường hoặc sản xuất quá ít không đáp ứng đủ nhu cầu của thị trường thì khả năng doanh nghiệp đó thất bại là rất lớn.

Nhận thấy tầm quan trọng của việc dự báo nhu cầu sản xuất, đặc biệt là đối với các sản phẩm về công nghệ mà nhất là điện thoại thông minh, vì ngày nay với sự tiến bộ của công nghệ 4.0 nên người tiêu dùng đòi hỏi phải được sử dụng những sản phẩm hiện đại nhất, nếu không dự báo được nhu cầu sử dụng của khách hàng có thể bị các đối thủ trong ngành vượt mặt Vì vậy nên nhóm chúng em quyết định chọn đề tài “Dự báo nhu cầu sản xuất điện thoại Iphone của công ty Apple”.

2 Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu: Dự báo nhu cầu sử dụng Iphone trên toàn thế giới vào năm 2023 và đưa ra phương án dự báo tối ưu nhất cũng như đề xuất các giải pháp.

Phương pháp nghiên cứu: Sử dụng các phương pháp dự báo bình quân di động, san bằng hàm mũ đơn giản, đường xu hướng tuyến tính,…

3 Kết cấu tiểu luận

Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, tiểu luận được chia làm 3 chương: Chương 1: Cơ sở lí thuyết

Chương 2: Giới thiệu công ty Apple

Chuong 3: Phân tích dự báo số lượng iphone bán ra của công ty Apple năm 2023 Chương 4: Giải pháp đề xuất

Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 Khái quát về dự báo nhu cầu sản phẩm1.1.1 Khái quát phương pháp dự báo

Dự báo (forecasting) là một dự đoán được đưa ra bằng cách nghiên cứu dữ liệu lịch sử và

khuôn mẫu trong quá khứ để tạo ra các số liệu dự toán về tình hình kinh tế nói chung và thị trường nói riêng trong tương lai, phục vụ cho việc ra các quyết định của doanh nghiệp hoặc hoạch định chính sách của chính phủ Các doanh nghiệp sử dụng những công cụ phần mềm và hệ thống để phân tích khối lượng dữ liệu lớn được thu thập trong một khoảng thời gian dài để giúp các công ty đưa ra những quyết định tài chính, tiếp thị và hoạt động chính xác hơn.

1.1.2 Đặc điểm của dự báo

- Không có dự báo thì dự án không hoàn hảo.

- Hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của đại lượng dự báo trong quá khứ, sẽ tiếp tục có ảnh hưởng trong tương lai.

- Dự báo dựa trên việc khảo sát nhóm đối tượng càng rộng, càng đa dạng => càng có nhiều khả năng cho kết quả chính xác.

- Độ chính xác của dự báo tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian dự báo Dự báo ngắn hạn thường có độ tin cậy cao hơn các dự báo trung và dài hạn

1.1.3 Vai trò dự báo

Dự báo nhu cầu sản phẩm dịch vụ là vấn đề cốt lõi nhất trong hoạt động dự báo của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp tạo ra những lợi thế cạnh tranh cho riêng mình và giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí sản xuất, tránh lãng phí nguồn lực và tận dụng tốt những cơ hội kinh doanh trên thị trường Dự báo nhu cầu sản phẩm dịch vụ giúp doanh nghiệp xác định phương hướng, chiến lược sản xuất một cách có hiệu quả, hướng sản xuất vào những sản phẩm, dịch vụ đáp ứng nhu cầu của thị trường và xác định được quy mô sản xuất phù hợp.

Trên cơ sở những kết quả dự báo chính xác các nhà quản trị sản xuất có thể xây dựng các kế hoạch sản xuất sản phẩm, dịch vụ cho từng giai đoạn và dự kiến kế hoạch mua sắm vật tư, thiết bị, dụng cụ phục vụ cho sản xuất, đồng thời cũng đưa ra được những giải pháp để thích ứng với sự biến động của thị trường Những thông tin thu được từ dự báo tạo cơ sở quan trọng cho các hoạt động sản xuất diễn ra thuận lợi, tránh và giảm thiểu những rủi ro thiệt hại trong sản xuất.

1

Dự báo là căn cứ quan trọng trong việc ra quyết định chiến lược cũng như các quyết định điều hành sản xuất hàng ngày.

1.1.4 Phân loại dự báo

Theo mục tiêu

Tùy theo mục tiêu dự báo, dự báo nhu cầu phục vụ mục tiêu nghiên cứu các chính sách quản lý, chiến lược khác hoặc nhằm thiết kế để tính toán cụ thể số lượng thiết bị Đối vớimục tiêu nghiên cứu các chính sách quản lý, chiến lược khác, dự báo nhu cầu và chi phí tương lai để đưa ra chính sách toàn diện Bởi vậy thường áp dụng phương pháp dự báo vĩ mô cho quốc gia hoặc cho mỗi vùng Đổi với mục tiêu là để tính toán cụ thể kế hoạch thiết bị cho việc lắp đặt mới hoặc lắp đặt thêm các thiết bị chuyển mạch, thiết bị cáp nội hạt ở mỗi một vùng tổng đài, dự báo nhu cầu được lựa chọn dựa vào nghiên cứu chi tiết theo từng khu vực, từng nhóm dịch vụ hoặc nghiên cứu theo nhóm ở mỗi vùng tổng đài.

Theo thời gian dự báo

Dự báo ngắn hạn: dự báo này chỉ trong vòng 1 đền 2 năm và dùng để dự báo kế hoạch biết bị hàng năm Nó đòi hỏi các thông tin chính xác về các điều kiện kinh tế, khả năng về ngân quỹ và số các đơn chở.

Dự báo trung hạn: dự báo cho 3 đến 5 năm tiếp theo và dùng để dự báo một kế hoạch lắp đặt mới hoặc lắp đặt thêm các thiết bị chuyển mạch và truyền dẫn Dự báo này thường sử dụng phương pháp chuỗi thời gian Phương pháp này cho rằng xu hướng của chuỗi sô liệu thực ở hiện tại sẽ được áp dụng cho dự báo tương lai Phương pháp chuỗi thời gian có thể bị ảnh hưởng bởi các điều kiện kinh doanh hoặc các điều kiện kinh tế Dứng trên góc độ của mỗi vùng tổng đài, nó sẽ bị ảnh hưởng lớn bởi các kế hoạch phát triển đô thị hoặc các kế hoạch phát triển vùng.

Dự báo dài hạn: dự báo dài hơn 5 năm, dự báo này thường áp dụng cho các kế hoạch đầu tư thiết bị với quy mô lớn Trong trường hợp này, không tể sử dụng phương pháp chuỗi thời gian mà còn phải xem xét đến các yếu tố khác như nhu cầu mức sống dân cư và sự thay đổi cuộc sống xã hội Về căn bản, phải sử dụng phương phap dự báo gián tiếp, liên quan đến so sánh quốc tế, các yếu tố điện thoại như mực độ điện thoại và các yếu tố nhân khẩu học.

Điều chỉnh dự báo: đối với giai đoạn dự báo khác nhau, một loại phương pháp dự báo khác được sử dụng Phương pháp này có thể được áp dụng cho tất cả các loại dự báo

Theo cấp độ vùng dự báo

Chia làm 2 loại: dự báo vi mô, dự báo vĩ mô

Dự báo vĩ mô: cần thu thập rất nhiều các thống kê xã hội Do đó, cần thực hiện những nghiên cứu tỉ mỉ Ví dụ: dự báo cho một vùng địa phương chẳng hạn như nhu cầu điện thoại của vùng tổng đài

Dự báo vi mô: được phân loại thành nghiên cứ tổng quan đối với dự báo nhu cầu của tất cả các vùng tổng đài va nghiên cứu theo nhóm đối với dự báo phân bổ vùng cáp thuê bao Được áp dụng cho việc thiết ke61 lắp đặt các thiết bị mới hoặc thiết bị lắp đặt thêm như cáp và kế hoặc phan bổ tổng đài.

1.2 Các thành phần dự báo

1.2.1 Khung thời gian

Dự báo ngắn hạn: giai đoạn dự báo 3 tháng trở lại, ít khi đến 1 năm Loại dự báo này cần cho việc mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị tác nghiệp.

Dự báo trung hạn: giai đoạn dự báo từ 3 tháng đến 3 năm, loại dự báo này cần thiết cho việc lập kế hoạch bán hàng, kế hoạch sản xuất, dự trù tài chính tiền mặt và làm căn cứ cho các loại kế hoạch khác.

Dự báo dài hạn: giai đoạn dự báo từ 3 năm trở lên Loại dự báo này cần cho việc lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, các định điểm cho các cơ sở mới, lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp hiện có hoặc thành lập doanh nghiệp mới.

1.2.2 Hành vi nhu cầu

Dự báo kinh tế: dự báo cho các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận tư vấn kinh tế nhà nước thực hiện Những chỉ tiêu này có giá trị lớn trong việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung hạn, dài hạn của các doanh nghiệp.

Dự báo kỹ thuật công nghệ: dự báo này đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật công nghệ trong tương lai Loại này rất quan trọng đối với các ngành có hàm lượng kỹ thuật cao

3

như năng lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính, nghiên cứu không gian, điện tử… Dự báo kỹ thuật, công nghệ thường do các chuyên gia trong các lĩnh vực đặc biệt thực hiện.

Dự báo nhu cầu sản phẩm: thực chất của dự báo nhu cầu là dự kiến, tiên đoán về doanh số bán ra của doanh nghiệp Loại dự báo này rất được các nhà quản trị sản xuất quan tâm Dự báo nhu cầu giúp cho các doanh nghiệp xác định được chủng loại và số lượng sản phẩm, dich vụ mà họ cần tạo ra trong tương lai Thông qua dự báo nhu cầu các doanh nghiệp sẽ quyết định được quy mô sản xuất, hoạt động của công ty, là cơ sở để dự kiến về tài chính, tiếp thị, nhân sự.

1.3 Các nhân tố ảnh hưởng

1.3.1 Yếu tố chủ quan

Có bốn yếu tố chủ quan chính trong việc quyết định mua hàng của khách hàng, bao gồm chất lượng thiết kế, cách thức phục vụ khách hàng, chất lượng sản phẩm và giá bán Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến tâm lý của người mua hàng, tác động đến nhu cầu và quyết định mua hàng của họ.

Chất lượng thiết kế

Đối với những sản phẩm có thiết kế độc đáo, bắt mắt thường thu hút được nhiều người hơn Ví dụ những sản phẩm có cùng công dụng nhưng thiết kế lại sáng tạo hơn, đa dạng hơn thường người mua sẽ có xu hướng chọn những sản phẩm có thiết kế đẹp và đa dạng Cũng như các dòng điện thoại hiện nay, đang chú trọng rất nhiều về kiểu dáng và thiết kế để có thể bắt kịp xu hướng và gây được sự chú ý cho khách hàng

Cách thức phục vụ khách hàng

Đây cũng là một yếu tố quan trọng quyết định tới lựa chọn mua hay không mua của khách hàng Những cửa hàng có chất lượng phục vụ tốt sẽ ghi được dấu ấn đẹp trong mắt của khách hàng, khiến họ có trải nghiệm mua hàng vui vẻ và nhận thức được đây là quyết định đúng khi chọn cửa hàng này Nhờ đó, thương hiệu của cửa hàng sẽ có được uy tín hơn và phổ biến hơn trong thị trường.

Đi đôi với thiết kế bắt mắt chính là chất lượng của sản phẩm Đối với thị trường điện thoại thông minh hiện nay, có rất nhiều dòng sản phẩm có thiết kế tương tự nhau, những chất lượng của một số loại lại vượt trội hơn Ví dụ như Samsung và Oppo, cả hai dòng đều có đa số các sản phẩm có thiết kế tương tự nhau, nhưng có một số tính năng thì Samsung có phần chiếm ưu thế hơn về chất lượng.

Giá bán

Một trong những nhân tố ảnh hưỏng lớn nhất đến quyết định mua hàng là giá bán của sản phẩm Yếu tố này ảnh hưởng đến khả năng thanh toán của người tiêu dùng và mức chi trả tối đa cho một món hàng cần thiết Ví dụ, giữa hai dòng điện thoại như Samsung và Oppo được bán ở Điện Máy Xanh với thiết kế và chất lượng có phần tương đồng, thì người mua sẽ xem xét về giá cả của hai chiếc điện thoại để đưa ra quyết định nên mua chiếc nào.

Đối với các sản phẩm như sản phẩm, hàng hóa không thiết yếu thì giá cả thay đổi sẽ dẫn đến nhu cầu của khách hàng cũng thay đổi.

Ngoài ra những yếu tố khác ảnh hưởng đến tâm lý của khách hàng như đáng giá từ những khách hàng trước, Website tiện dụng với thiết kế thông minh và dễ hiểu, các chính sách bảo hiểm và hoàn tiền đầy đủ, rõ ràng, chính sách giảm giá,… cũng là yếu tố khách quan tác động đến nhu

• Cảm tình của người tiêu dùng

Đây là yếu tố xuất phát từ cảm tính của con người, nhưng nó lại rất có ảnh hưởng đến mức nhu cầu của thị trường Đối với những laoij sản phẩm, hàng hóa đang là xu hướng thì mức nhu cầu thị trường sẽ rất cao bất kể cho mức lương và thu nhập không đổi, ngược lại các loại sản phẩm đang lỗi thời thì dù có giảm giá thì mức cầu vẫn không tăng lên Đó là ly do mà hãng điện thoại Iphone mỗi khi ra sản phẩm mới thì đều ngừng sản xuất các dòng sản phẩm cũ.

5

• Quy mô dân cư

Nhân tố này có ảnh hưởng trực tiếp đến quy mô người tiêu dùng, vì thế khi quy mô dân cư thay đổi thì sẽ dẫn đến sựu thay đổi về quy mô người tiêu dùng, đặc biệt là các loại hàng hóa thiết yếu Nhìn chung thì quy mô dân cư có tỷ lệ thuận với mức tiêu dùng trên thị trường.

• Sự cạnh tranh

Trong bất cứ môi trường nào cũng phải có sự cạnh tranh thì mới có sự phát triển Sự cạnh tranh là động lực cho sự phát triển, nhưng đó cũng là thách thức lớn cho các doanh nghiệp hiện nay, sự canh tranh không chỉ về mặt địa lý mà còn về mặt đa dạng sản phẩm

• Các nhân tố ngẫu nhiên

Các nhân tố bất ngờ, xuất hiện ngẫu nhiên gây ra nhiều khó khăn, thách thức cho các doanh nghiệp như dịch bệnh, thiên tai và nhiều yếu tố ngẫu nhiên khác có thể ảnh hưởng đến quá trình dự báo của doanh nghiệp.

Môi trường kinh tế

• Luật pháp

Các quy định và chính sách của chính phủ có ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp Bất cứ sự thay đổi về chính sách pháp luật nào cũng tác động hai mặt đến hoạt động sản xuất của doanh nghiệp.

Khi doanh nghiệp muốn tham gia vào bất cứ một thị trường nào cũng cần phái đánh giá mức độ ổn định về chính trị và pháp luật của đất nước đó nhằm thực hiện mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.

• Thực trạng nền kinh tế

Nền kinh tế thị trường luôn luôn biến động, để thực hiện hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp cần xem xét đến các yếu tố thực trạng của nền kinh tế của thị trường theo các yếu tố sau:

+ Về hoạt động ngoại thương: Xét về tình hình kinh tế hiện nay rất bất ổn, các nước có xu hướng đóng mở các cảng, cửa khẩu để phòng tránh dịch bệnh, vì thế ảnh hưởng rất nhiều đến sự phát triển và hoạt động kinh doanh của rất nhiều doanh nghiệp.

+ Lạm phát và khả năng điều khiển lạm phát cũng ảnh hưởng đến thu nhập, tích lũy, nhu

+ Sự thay đổi về cơ cấu kinh tế ảnh hưởng dến vị trí vai trò và xu hướng phát triển của các ngành kinh tế kéo theo sự thay đổi chiều hướng phát triển của doanh nghiệp

+ Tốc độ tăng trưởng kinh tế : Thể hiện xu hướng phát triển chung của nền kinh tế liên quan đến khả năng mở rộng hay thu hẹp quy mô kinh doanh của mỗi doanh nghiệp

• Chu kì kinh doanh

Là các biến động tăng giảm của hoạt động kinh doanh có thể theo mùa, theo năm,… Dựa vào cơ sở đó các doanh nghiệp có thể lập kế hoạch để sản xuất, cũng như có các biện pháp để đề phòng các vấn đề có thể xảy ra.

1.4 Các phương pháp dự báo

1.4.1 Phương pháp định tính

Phương pháp định tính là một kỹ thuật thống kê để đưa ra dự doán về tương lai bằng cách sử dụng phán đoán của chuyên gia thay vì phân tính số Phương pháp dự báo này phụ thuộc vào ý kiến và kiến thức của các nhân viên có trình độ cao cũng như có kinh nghiệm dày dặn để dự đoán kết quả trong tương lai Các nhân viên chuyên môn thực hiện dự báo định tính bằng cách xác định và phân tích mối quan hệ giữa kiến thức hiện có về các hoạt động trong quá khứ và các hoạt động tiềm năng trong tương lai Điều này cho phép các chuyên gia đưa ra ước tính về cách một công ty có thể hoạt động trong tương lai dựa trên ý kiến họ đưa ra và thông tin họ thu thập từ các nguồn khác, như thăm dò ý kiến nhân viên hoặc nghiên cứu thị trường Dưới đây là những phương pháp dự báo định tính thường được sử dụng:

Ý kiến của ban điều hành

Cách tiếp cận này dựa trên đánh giá của các chuyên gia trong đội bán hàng, tài chính, mua hàng, quản trị hoặc sản xuất Dự báo theo quan điểm của ban điều hành có thể đảm bảo rằng việc dự báo sẽ hoàn thành một cách nhanh chóng và được xem xét từ nhiều góc độ của các bộ phận khác nhau để rút ra những thông tin tốt nhất cho dự báo của họ

Thăm dò ý kiến của lực lượng bán hàng

7

Trong phương pháp này, dự báo được thực hiện dựa trên ý kiến của những nhân viên bán hàng có tương tác trực tiếp và thường xuyên với khách hàng Bởi vì những nhân viên bán hàng là người ở gần khách hàng nhất, thì họ có thể dự đoán được tốt hơn các yêu cầu của khách hàng đối với thị trường trong tương lai Ưu điểm chính của phương pháp dự báo này là nó rất dễ sử dụng Thông tin dễ lấy và dễ dàng phân tích, tổng hợp Nhưng hạn chế là nhân viên bán hàng có thể lạc quan hoặc bi quan về dự đoán của họ và điều này có thể dẫn đến dự báo không chính xác.

Khảo sát người tiêu dùng

Các công ty sẽ thực hiện khảo sát để lấy ý kiến trực tiếp của những khách hàng Phương pháp này thường được sử dụng bằng các cách gửi bảng khảo sát đến khách hàng qua email hoặc trực tiếp tại nới mua hàng, hoặc có thể phỏng vấn trực tiếp qua điện thoại và phỏng vấn cá nhân.

Phương pháp Delphi

Đối với phương pháp này, thông tin sẽ được thu thập từ việc đặt câu hỏi với từng nhóm chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các sự ảnh hưởng liên quan tới chất lượng thông tin của các chuyên gia, vì sự độc lập trong giữa các cá nhân được hỏi.

1.4.2 Phương pháp chuỗi thời gian

Phương pháp chuỗi thời gian là sự thống kê các dữ liệu lượng nhu cầu đã được sử dụng trong lịch sử để dự đoán lượng cầu tiếp theo trong tương lai Phương pháp chuỗi thời gian giả định rằng những gì đã xày ra trong quá khứ sẽ tiếp tục xảy ra trong tương lai Giống như tên gọi của chuỗi thời gian, các phương pháp dự báo chuỗi thời gian chỉ liên hệ dự báo với một yếu tố là thời gian Các phương pháp này giả định rằng các mẫu hoặc xu hướng trong lịch sử có thể xác định được đối với nhu cầu theo thời gian sẽ được lặp lại

Trong phương pháp dự báo chuỗi thời gian bao gồm phương pháp bình quân di động, san bằng hàm mũ và đường xu hướng tuyến tính là một trong những phương pháp phổ biến nhất để dự báo trong phạm vi ngắn giữa các công ty dịch vụ và sản xuất.

1.4.2.1 Phương pháp bình quân đơn giản

Phương pháp bình quân động sử dụng một số giá trị cầu trong quá khứ gần đây để xây dựng dự báo Điều này có xu hướng làm giảm bớt hoặc làm giảm bớt sự tăng và giảm ngẫu nhiên của một dự báo chỉ sử dụng một khoảng thời gian Khi nhu cầu có sự biến động, thời gian gần nhất sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự báo nhiều nhất.

Công thức tính:

Trong đó:

Ft: Nhu cầu dự báo giai đoạn t Ai: Nhu cầu thực tế giai đoạn i n: số chu kỳ

Ưu điểm: là dễ sử dụng, nhanh chóng và tương đối rẻ Nhìn chung, phương pháp này có thể

cung cấp một dự báo tốt trong ngắn hạn, nhưng không nên đẩy nó quá xa trong tương lai

Nhược điểm: không phản ứng với các biến thể xảy ra vì một lý do nào đó, chẳng hạn như

chu kỳ và tác động theo mùa Các yếu tố gây ra thay đổi thường bị bỏ qua Về cơ bản, nó là một phương pháp "máy móc", phản ánh dữ liệu lịch sử một cách nhất quán.

1.4.2.2 Phương pháp bình quân di động

Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh huởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh huởng càng nhỏ, ta dùng phương pháp bình quân di động sẽ thích hợp hơn.

Phương pháp bình quân di động, dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng cách thời gian trước đây cho dự báo giai đoạn tiếp theo:

9

Trong đó:

Ai: Nhu cầu thực của giai đoạn i n: số giai đoạn quan sát

1.4.2.3 Phương pháp bình quân di động có trọng số

Đây là phương pháp bình quân nhưng có tính đến ảnh hưởng của từng giai đoạn khác nhau đến nhu cầu thông qua sử dụng các trọng số:

Ft= Trong đó:

Ai: Nhu cầu thực của giai đoạn i Hi: Trọng số của giai đoạn i

1.4.2.4 Phương pháp san bằng mũ đơn giản

Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên người đề xuất sử dụng phương pháp san bằng mũ để dự báo Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất Nó cần ít số liệu trong quá khứ Công thức cơ bản của sang bằng mũ có thể diễn tả như sau:

Ft = F + (At-1  (t-1) – F (t-1) ) Trong đó:

Ft: Nhu cầu dự báo cho giai đoạn t Ft-1: Dự báo của giai đoạn ngay trước đó At-1: Nhu cầu thực trong giai đoạn ngay trước đó α: Hệ số san bằng mũ

Thực chất là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoảng chênh lệch giữa nhu cầu và dự báo của giai đoạn đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp.

1.4.2.5 Đường xu hướng tuyến tính

Hồi quy Tuyến tính là công cụ thống kê dùng để dự đoán giá trị tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ Ứng dụng trong phân tích giá chứng khoán, hồi quy tuyến tính thường được sử dụng để xác định khi nào thì giá tăng/giá giảm quá mức.

Đường xu hướng Tuyến tính sử dụng phương pháp “bình phương nhỏ nhất” để vẽ một đường thẳng sao cho khoảng cách giữa giá và đường xu hướng là nhỏ nhất.

1.5 Độ chính xác của dự báo1.5.1 Độ lệch tuyệt đối trung bình

Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) là một trong những phép đo sai số dự báo phổ biến nhất và đơn giản nhất MAD là giá trị trung bình của sự khác biệt giữa dự báo và nhu cầu thực tế, được tính theo công thức sau:

Trong đó:

Di = Nhu cầu trong khoảng thời gian i Ft = Dự báo cho khoảng thời gian i n = Số kì quan sát

Độ lệch phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPD) đo lường sai số tuyệt đối dưới dạng phần trăm nhu cầu chứ không phải theo chu kỳ Do đó, nó giúp loại bỏ vấn đề diễn giải độ chính xác liên quan đến độ lớn của nhu cầu và các giá trị dự báo, như MAD đã làm Độ lệch phần trăm tuyệt đối trung bình được tính theo công thức sau:

1.5.2 Sai số tích lũy

Sai số tích lũy được tính đơn giản bằng cách tính tổng các lỗi dự báo, như được hiển thị trong công thức sau:

Giá trị dương lớn cho thấy dự báo có thể luôn thấp hơn nhu cầu thực tế hoặc có độ chệch thấp

Giá trị âm lớn ngụ ý rằng dự báo luôn cao hơn nhu cầu thực tế hoặc có độ chệch cao Khi các sai số cho mỗi thời kỳ được xem xét kỹ lưỡng, một ưu thế của các giá trị dương cho thấy dự báo luôn nhỏ hơn giá trị thực tế và ngược lại.

Một thước đo liên quan chặt chẽ đến sai số tích lũy là sai số trung bình, hoặc độ chệch Nó được tính bằng cách lấy trung bình sai số tích lũy trong số khoảng thời gian:

11

Sai số trung bình được diễn giải tương tự như lỗi tích lũy Giá trị dương cho biết độ chệch thấp và giá trị âm cho biết độ chệch cao Giá trị gần bằng 0 ngụ ý thiếu sự thiên vị.

1.5.3 Kiểm soát dự báo

Có một số cách để theo dõi lỗi dự báo theo thời gian để đảm bảo rằng dự báo đang hoạt động chính xác - tức là dự báo nằm trong tầm kiểm soát Các dự báo có thể “vượt quá tầm kiểm soát” và bắt đầu đưa ra các dự báo không chính xác vì một số lý do, bao gồm thay đổi xu hướng, sự xuất hiện không lường trước của chu kỳ hoặc sự thay đổi bất thường chẳng hạn như thời tiết bất thường, chiến dịch khuyến mại, cạnh tranh mới hoặc một sự kiện chính trị khiến người tiêu dùng mất tập trung.

Một tín hiệu theo dõi cho biết liệu dự báo luôn có độ lệch cao hay thấp Nó được tính bằng cách chia sai số tích lũy cho MAD, theo công thức:

Tín hiệu theo dõi được tính toán lại mỗi kỳ, với các giá trị "đang chạy" được cập nhật của lỗi tích lũy và MAD.

Sự chuyển động của tín hiệu theo dõi được so sánh với các giới hạn kiểm soát; miễn là tín hiệu theo dõi nằm trong các giới hạn này, dự báo sẽ nằm trong tầm kiểm soát.

Thông thường, sai số dự báo được phân phối bình thường, dẫn đến mối quan hệ sau đây giữa MAD và độ lệch chuẩn của phân phối sai số:

Một phương pháp khác để theo dõi lỗi dự báo là biểu đồ kiểm soát thống kê Độ lệch chuẩn mẫu, được tính bằng:

Công thức không có căn bậc hai này được gọi là sai số bình phương trung bình (MSE) và đôi khi nó được sử dụng như một phép đo sai số dự báo Nó phản ứng với dự báo lỗi giống như MAD.

1.6 Dự báo chuỗi thời gian bằng excel1.6.1 Hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính đơn là một kỹ thuật toán học liên hệ một biến, được gọi là một biến độc lập, với một biến khác, biến phụ thuộc, dưới dạng một phương trình cho một đường thẳng Phương trình tuyến tính đơn có dạng tổng quát sau:

Sử dụng hồi quy tuyến tính đơn làm mô hình dự báo cho nhu cầu, biến phụ thuộc y đại diện cho nhu cầu và x là một biến độc lập khiến nhu cầu hoạt động theo cách tuyến tính Để phát triển phương trình tuyến tính, hệ số gốc a và hệ số độ dốc b, trước tiên phải được tính bằng cách sử dụng các công thức bình phương nhỏ nhất sau:

Trong đó:

Giả sử Số km đi và số tiền cần trả Grab phụ thuộc tuyến tính vào nhau, tức là số km tăng thì số tiền cần trả Grab tăng hoặc số km giảm thì số tiền cần trả Grab giảm, có thể tìm ra được 1 hàm biểu thị được mối quan hệ giữa 2 đại lượng này.

Đặt: - X là số Km tôi đi - Y là số tiền cần trả Grab

Hàm cần tìm sẽ có dạng Y= aX + b Bài toán quy về: Với X và Y cho trước trên bảng trên, tìm 2 tham số a và b.

STTSố Km(Km)Số tiền cần trả (1000 VND)

13

Giả sử chúng ta cần xét xem Số tiền cần trả y phụ thuộc như thế nào vào Số km x Để làm được điều đó, chúng ta cần phải thiết lập một phương trình dự báo hồi quy tuyến tính đơn Ta lập bảng số liệu như sau:

Vậy phương trình hồi quy tuyến tính đơn của số tiền cần trả y theo số Km x là: y = a + bx = -2.25 + 30.75x

Nếu như tôi đi Grab 14Km thì tôi sẽ phải trả số tiền là: y = -2.25 + 30.75*14 = 428.25 (ngàn đồng).

1.6.2 Sự tương quan

Có một cách để đánh giá mối liên hệ giữa hai biến số là tính “hệ số tương quan” Hệ số này biểu hiện mức độ hoặc cường độ của mối quan hệ tuyến tính Nó thường được ký hiệu là r và có giá trị trong khoảng (-1;1)

Công thức tính hệ số tương quan r của hồi quy như sau:

Theo như ví dụ trên, ta tính được:

r = 81784-(46)(248)8344-462[89544-2482= 0.932

Trị số tương quan hồi quy r này chứng tỏ mối quan hệ đáng kể và cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa hai biến đó Nghĩa x giải thích được tới 93.2% ý nghĩa của y.

Hệ số xác định r2=0.869 Điều này cho thấy 86.9% tổng biến đổi được giải thích bằng phương pháp hồi quy.

1.6.3 Phân tích hồi quy bằng Excel

Việc viết phương trình hồi quy tuyến tính và hệ số tương quan có thể thực hiện được thủ công như ở ví dụ trên Bên cạnh đó thì phần mềm Microsoft Excel cũng có công cụ hỗ trợ tính toán hồi quy, điều này rất tiện lợi và nhanh chóng với các bài toán có khối lượng dữ liệu lớn.

Để so sánh với cách làm thủ công, chúng ta tiếp tục sử dụng ví dụ trên được thực hiện phân tích hồi quy trên phần mềm Microsoft Excel như sau.

Đầu tiên, ta cài đặt công cụ phân tích dữ liệu Data Analysis vào Excel:

15

+ Khởi động Excel

+ Vào mục File chọn Options Chọn thẻ Add-ins, chọn mục Analysis ToolPak rồi chọnGo.

+ Ấn chọn Analysis ToolPak rồi chọn OK

Sau khi đã hoàn thành các bước trên thì công cụ Data Analysis đã được kích hoạt • Quy trình phân tích hồi quy bằng Excel đối với ví dụ trên:

+ Nhập dữ liệu y, x vào Excel Ở đây là Số tiền cần trả và số Km

+ Vào Data, kích chọn Data Analysis, chọn Regression, nhấn OK + Hộp thoại Regression mở ra, ta chọn các dữ liệu như hình dưới đây.

17

Trong đó:

Input Y Range: Vùng địa chỉ của biến phụ thuộc Y Ở đây là vùng F5:F12 Input X Range: Vùng địa chỉ chứa các biến độc lập X Ở đây là vùng E5:E12

Labels: Tích vào mục này để khẳng định ô (các ô) đầu tiên không chứa dữ liệu hồi quy (Có thể bỏ qua nếu không chọn đầu mục) Ở đây bởi vì không chọn 2 ô đầu tiên nên không cần click vào ô labels.

Output Range: Vùng hoặc ô phía trên bên trái của vùng chứa kết quả Ở đây là ô A14 + Nhấn OK để xuất ra kết quả hồi quy như hình dưới đây.

Dựa vào kết quả hồi quy được phân tích bằng Excel như trên, ta viết được hàm hồi quy của biến lợi nhuận y theo biến số lượng sản phẩm bán ra như sau:

y = -2.25 + 30.75x Hệ số tương quan là R = 0.932 Hệ số xác định R2=0.869

* Kết luận:

- Hàm hồi quy tuyến tính tính bằng cách thủ công và tính bằng công cụ phân tích Data

Analysis của phần mềm Microsoft Excel cho kết quả giống nhau.

- Tuy nhiên việc phân tích trên Excel cho kết quả nhanh và đầy đủ hơn so với cách giải thủ công.

1.6.4 Phân tích hồi quy bội bằng Excel

Một phương pháp khác để dự báo là phân tích hồi quy bội, đây là phần mở rộng của hàm hồi quy tuyến tính đơn Hàm hồi quy tuyến tính đơn cho thấy mức phụ thuộc của biến y vào một biến x, trong khi hàm hồi quy bội cho biết sự phụ thuộc của biến y vào nhiều biến x độc lập với

βi là các hệ số biến độc lập

Ví dụ: Ta xét tình huống muốn kiểm tra sự quan hệ tuyến tính nếu có giữa số ngày nghỉ việc không phép của công nhân trong năm (y) và các yếu tố thâm niên (x1) và tuổi tác (x2) Xem số liệu sau trong bảng dưới đây.

ThángSố ngày vắngyThâm niênx1Tuổix2

Chúng ta cần phân tích lợi nhuận y phụ thuộc như thế nào vào cả 2 biến: Thâm niên và Tuổi Việc sử dụng công cụ Excel để dự báo trong trường hợp này cũng giống như trong trường hợp phân tích hồi quy tuyến tính như ở mục 5.3, chỉ khác ở chỗ dữ liệu đầu vào x ta sẽ chọn cả 2 cột (ở đây là vùng J8:K17) Kết quả phân tích hồi quy được cho như hình dưới đây.

Dựa vào kết quả phân tích, chúng ta viết được hàm hồi quy bội thể hiện mối quan hệ phụ thuộc giữa biến lợi nhuận y vào các biến giá cả x1, chi phí nhân viên x2 và chi phí bán hàng x3 như sau:

y = 6.1307 - 0.19x1 + 0.0083x2

Nếu như dự kiến trong tháng 11, nhân viên có độ tuổi là 55, thâm niên là 21 năm thì số ngày vắng dự báo được là: y = 6.1307 - 0.19*21 + 0.0083*55 = 6.7 ≈ 7 (ngày)

21

CHƯƠNG 2 – GIỚI THIỆU CÔNG TY APPLE2.1 Tên công ty và trụ sở chính

Apple Inc là tập đoàn công nghệ máy tính của Mỹ có trụ sở chính đặt tại thung lũng máy tính (Silicon Valley) ở San Francisco, bang California Apple được thành lập ngày 01/04/1976 dưới cái tên Apple Computer, Inc., và đổi tên vào đầu năm 2007.

Với lượng sản phẩm bán ra toàn cầu hàng năm là 13,8 tỷ đô là Mỹ (2005), và có 14.800 nhân viên ở nhiều quốc gia, sản phẩm là máy tính cá nhân, phần mềm, phần cứng, thiết bị nghe nhạc và nhiều thiết bị đa phương tiện khác Sản phẩm nổi tiếng nhất là Apple Macintosh, Ipod nghe nhạc và chương trình nghe nhạc iTunes, nơi bán hàng và dịch vụ chủ yếu là Mỹ, Canada, Nhật Bản và Anh

• Sáng lập: Steve Jobs, Steve Wozniak và Ronald Wayne • Trụ sở: Cupertino, California, Mỹ

• Ban lãnh đạo: Tim Cook (CEO), Peter Oppenheimer (Giám đốc tài chính) • Lĩnh vực hoạt động: Phần cứng máy tính, phần mềm, thiết bị điện tử tiêu dùng

• Các sản phẩm chủ chốt: Mac (Pro, Mini, iMac, Macbook, Air, Pro - Xserve) iPhone, iPod (Shuffle, Nano, Classic, Touch) Apple TV, Cinema Display, AirPort, Time Capsule Mac OS X (Server - iPhone OS), iLife và iWork.

Từ một công ty không mấy tên tuổi cách đây 46 năm, giờ đây Apple đã trở thành thương hiệu nổi tiếng được cả thế giới công nghệ biết đến và vô cùng ngưỡng mộ bởi chiến lược kinh doanh tài tình, sự phá cách trong thiết kế, và luôn mang đến những sản phẩm làm hài lòng người tiêu dùng.

2.2 Quá trình hình thành và phát triển

Apple Computer Company được thành lập vào ngày 1/4/1976 tại Los Altos, California Các nhà sáng lập công ty là Steve Jobs, Steve Wozniak và Ronald Wayne Sản phẩm đầu tiên mang tên Apple I, máy tính được thiết kế và chế tạo hoàn toàn bằng tay(tháng 7/1976).

- Ngày 3/1/1977, Apple Computer Inc được thành lập bởi Steve Jobs và Ronald Wayne Trong 5 năm hoạt động, doanh thu công ty tăng theo cấp số nhân.

- Từ 9/1977 - 9/1980, doanh thu hàng năm của Apple tăng từ 775.000 USD lên 118 triệu

- Ngày 16/4/1977, Apple II được phát minh và chọn làm nền tảng máy tính để bàn cho VisiCalc.

- Năm 1984, Apple cho ra mắt Macintosh(máy tính cá nhân đầu tiên được bán không có ngôn ngữ lập trình).

- Năm 1994, Apple, IBM và Motorola thành lập liên minh AIM tạo ra nền tảng máy tính mới(PowerPC Reference Platform, PReP).

- Năm 1996, Giám đốc điều hành mới của Apple(Amelio) đã tiến hành những thay đổi: Sa thải nhân viên, cắt giảm chi phí.

- Năm 1997, Apple mua NeXT cho hệ điều hành NeXTSTEP và đưa Steve Jobs quay trở lại công ty.

- Ngày 9/7/1997, Amelio bị HĐQT lật đổ sau khi giám sát giá cổ phiếu thấp kỷ lục trong 3 năm và thua lỗ tài chính nghiêm trọng.

- Ngày 10/11/1997, tập đoàn cho ra mắt trang web Apple Store.

- Năm 1998, Apple thực hiện nhiều thương vụ như mua lại dự án phần mềm Key Grip của Macromedia, công ty Astarte, nền tảng sản xuất DVD Spruce Technologies.

- Ngày 9/1/2007, công ty đổi tên thành Apple Inc và chuyển trọng tâm từ máy tính sang điện tử tiêu dùng Steve ra mắt iPhone, iPad, iPod Touch, Apple TV.

- Ngày 24/8/2011, Jobs từ chức CEO Apple Sau đó, công ty đưa Tim Cook để thay thế vị trí Đầu tháng 10, Steve Jobs qua đời và đánh dấu sự kết thúc một kỷ nguyên của Apple.

- Ngày 20/8/2012, giá cổ phiếu của Apple tăng đã làm giá trị vốn hóa thị trường của công ty lên mức kỷ lục là hơn 624 tỷ USD.

- Năm 2014, Apple báo cáo doanh số bán hàng là hơn 51 triệu chiếc iPhone và 26 triệu iPad Lợi nhuận này đã khiến tập đoàn trở thành kỷ lục doanh số hàng quý mọi thời đại.

Ngoài ra, Apple còn đứng đầu thương hiệu toàn cầu tốt nhất hàng năm của Interbrand trong 6 năm liên tiếp Tổng định giá tài sản lên đến 214,48 tỷ USD.

Cho đến ngày nay, thương hiệu vẫn được nhiều người tiêu dùng đánh giá cao về chất lượng sản phẩm, dịch vụ Sự phát triển của tập đoàn Apple sẽ đưa nền công nghệ thế giới bước sang đỉnh cao mới.

2.3 Viễn cảnh, sứ mệnh và giá trị cốt lõi

23

Viễn cảnh

Apple cam kết mang đến những trải nghiệm điện toán cá nhân tốt nhất cho sinh viên, nhà giáo dục, các chuyên gia sáng tạo và người tiêu dùng trên toàn thế giới thông qua phần cứng sáng tạo, phần mềm và Internet dịch vụ của mình.

Sứ mệnh

Apple thiết kế Macs, máy tính cá nhân tốt nhất thế giới, cùng với.OSX, iLife, iWork và các phần mềm chuyên nghiệp Apple dẫn đầu cuộc cách mạng âm nhạc kỹ thuật số với máy nghe nhạc iPod và iTunes của hàng trực tuyến Apple đã được tái phát minh điện thoại di động với iPhone và App Store, và được xác định là tương lai của phương tiện truyền thông di động và các thiết bị tính toán với iPad.

Giá trị cốt lỗi

Những gì chúng tôi nói về đã không làm cho người dân có được công việc mà họ mong muốn mặc dù chúng tôi làm điều đó rất tốt Chúng tôi làm điều đó tốt hơn so với bất kỳ ai, trong một số trường hợp Nhưng Apple còn có một cái gì đó nhiều hơn thế nữa Quả táo là cốt lõi… Giá trị cốt lõi của nó là, chúng tôi tin rằng những người có niềm đam mê chắc chắn sẽ thay đổi thế giới theo hướng tốt hơn Đó là những gì chúng tôi tin tưởng Và chúng tôi đã có cơ hội làm việc với những người như thế Chúng tôi đã có cơ hội làm việc với những người bạn, với các nhà phát triển phần mềm, với khách hàng, những người đã thực hiện nó Bằng một số cách to lớn, và một số cách nhỏ hơn Và chúng tôi tin rằng, trong thế giới này, mọi người hoàn toàn có thể thay đổi mọi thứ theo hướng tốt hơn Và rằng những người đủ điên để nghĩ rằng họ có thể thay đổi thế giới, là những người thực sự có thể làm được! Và như vậy, những gì chúng tôi sẽ làm trong chiến dịch tiếp thị thương hiệu đầu tiên của chúng tôi trong nhiều năm, đó là có được trở lại giá trị cốt lõi Có rất nhiều thứ đã thay đổi Thị trường đang ở trong một nơi toàn diện hơn nhiều so với nhiều nơi khác trước đó một thập kỷ Và tất nhiên Apple là hoàn toàn khác- vị trí của Apple hiện tại cũng hoàn toàn khác biệt so với trước đó Và tôi tin rằng, các sản phẩm và chiến lược phân phối cùng quá trình sản xuất là hoàn toàn khác nhau… và chúng tôi hiểu điều đó Nhưng giá trị và giá trị cốt lõi - là những điều không nên thay đổi Những điều mà Apple tin tưởng chính là giá trị cốt lõi của nó.