非食用油脂公司工程项目数据采集分析与知识管理(工程项目组织与管理).docx
《非食用油脂公司工程项目数据采集分析与知识管理(工程项目组织与管理).docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《非食用油脂公司工程项目数据采集分析与知识管理(工程项目组织与管理).docx(28页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、泓域咨询/非食用油脂公司工程项目数据采集分析与知识管理非食用油脂公司工程项目数据采集分析与知识管理一、 项目概述(一)项目基本情况1、项目名称:非食用油脂公司工程项目2、承办单位名称:xx有限公司3、项目性质:新建4、项目建设地点:xxx(以选址意见书为准)5、项目联系人:贺xx(二)主办单位基本情况公司秉承“以人为本、品质为本”的发展理念,倡导“诚信尊重”的企业情怀;坚持“品质营造未来,细节决定成败”为质量方针;以“真诚服务赢得市场,以优质品质谋求发展”的营销思路;以科学发展观纵观全局,争取实现行业领军、技术领先、产品领跑的发展目标。 公司不断建设和完善企业信息化服务平台,实施“互联网+”企
2、业专项行动,推广适合企业需求的信息化产品和服务,促进互联网和信息技术在企业经营管理各个环节中的应用,业通过信息化提高效率和效益。搭建信息化服务平台,培育产业链,打造创新链,提升价值链,促进带动产业链上下游企业协同发展。公司全面推行“政府、市场、投资、消费、经营、企业”六位一体合作共赢的市场战略,以高度的社会责任积极响应政府城市发展号召,融入各级城市的建设与发展,在商业模式思路上领先业界,对服务区域经济与社会发展做出了突出贡献。 展望未来,公司将围绕企业发展目标的实现,在“梦想、责任、忠诚、一流”核心价值观的指引下,围绕业务体系、管控体系和人才队伍体系重塑,推动体制机制改革和管理及业务模式的创新
3、,加强团队能力建设,提升核心竞争力,努力把公司打造成为国内一流的供应链管理平台。(三)项目建设选址及用地规模本期项目选址位于xxx(以选址意见书为准),占地面积约49.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越,交通便利,规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备,非常适宜本期项目建设。二、 项目总投资及资金构成本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算,项目总投资20933.20万元,其中:建设投资16056.34万元,占项目总投资的76.70%;建设期利息211.17万元,占项目总投资的1.01%;流动资金4665.69万元,占项目总投资的22.29%。三、 资金筹措方案(
4、一)项目资本金筹措方案项目总投资20933.20万元,根据资金筹措方案,xx有限公司计划自筹资金(资本金)12313.83万元。(二)申请银行借款方案根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额8619.37万元。四、 项目预期经济效益规划目标1、项目达产年预期营业收入(SP):43800.00万元。2、年综合总成本费用(TC):34992.85万元。3、项目达产年净利润(NP):6443.37万元。4、财务内部收益率(FIRR):24.15%。5、全部投资回收期(Pt):5.33年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):15950.88万元(产值)。五、 项目建设进度规划项目
5、计划从可行性研究报告的编制到工程竣工验收、投产运营共需12个月的时间。六、 大数据系统和数据挖掘技术(一)数据挖掘概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力,或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量,且种类多、实时性强,蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案,及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番,面对前所未有的海量数据,为了从中发现有用
6、的信息必须进行数据挖掘。此外,计算机存储、处理大量数据,以及运算的能力大为增强,为数据挖掘创造了条件,使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于:(1)处理工作量。数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。(2)制约条件。数据分析是从某些假设出发,建立方程或模型,而数据挖掘不作假设,可以自动建立方程。(3)处理对象。数据分析往往是针对数字型数据,而数据挖掘对象类型繁多,例如图像、声音、文本等。(4)处理结果。数据分析可以解释结果的含义;数据挖掘的结果不易解释,着眼于预测未来,并提出决策建议。想要从数据中发现规律(即认知),往往需将数据分析
7、和数据挖掘结合起来。(二)数据挖掘步骤按挖掘对象,数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种,各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。(1)信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征,然后选择合适的收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,必须选择合适的数据仓库。(2)数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排,以便以后使用。(3)数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长,商业数据往往较多,数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示,规约后数量大减,但仍能
8、保持原数据的完整性,对规约数据的挖掘结果,与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。(4)数据清理。有些数据不完整(属性缺少属性值)、含噪声(属性值错误),不一致(同一信息有多种表示),需要清理,使其完整、正确、一致后存入数据仓库。(5)数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据,可将其分层和离散化。(6)数据挖掘。根据数据格式、属性与特点,选择合适的处理工具,例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络,取得有用的信息。(7)模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。(8)知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户,或作为新的知识存人知识库,供其
9、他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源,则可以省略数据集成。数据规约、数据清理、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段,而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。数据挖掘是一个反复多次的过程,若一次未满足要求或未得到有用结果,则需回到前面,经过调整后重新开始。2,网络挖掘网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网络信息挖掘。前者基本不在工程咨询人员关心之列。后者可理解为“从WWW中发现和分析有用的信息”。网络信息挖掘是在已知数据样本的基础上,通过归纳学习、机器学习、统计分析等发现挖掘对象间的内在关系与特性,进而在网络中提取用户感兴趣的信
10、息,获得更高层次的知识和规律。网络信息挖掘沿用了Robot,全文检索、人工智能的模式识别、神经网络等技术。现在的搜索引擎使用了这些技术,能够在网页或网站数据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下:(1)确立目标样本。由用户选择目标文本,提取特征信息。(2)提取特征信息。根据目标样本的词频分布,从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。(3)网络信息获取。先利用搜索引擎站点选择待采集站点,再利用Robot程序采集静态Web页面,最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息,生成WWW资源索引库。(4)信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量,并与目标样本的特征向量对照,将符合
11、要求的信息交给用户。七、 数据分析与挖掘概述(一)信息分析信息分析是根据咨询问题的具体需要,对与之有关的信息进行整理、鉴别、评价、分析和综合,以便取得咨询所需新信息的过程。信息分析有如下几种用途:1跟踪。所谓跟踪,就是及时了解各领域新动向、新发展,从而发现问题、提出问题。2比较。比较各种事物的内部矛盾之后,把握事物间的联系,认识事物的本质,从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。3预测。利用已掌握的信息、知识和手段,推断事物的未来或未知方面。4评价。进行评价时应选择合适的变量和评价指标,应当考虑评价对象之间的可比性。信息分析所用方法,可分为定性和定量分析两种。定性方法主要靠逻辑推理;而定量
12、方法涉及数据间的数量关系,要建立数学模型,计算、求解。如今,信息越来越复杂,定性与定量分析已无法单独奏效,只能越来越多地结合起来。(二)数据分析数据分析是信息分析的一部分,数据分析是对收集数据进行系统的分析,建立适当的模型,揭示数据中隐含的技术、经济、社会和其他关系,以及发展趋势,为有关的咨询活动提交的有用的数字、信息或建议。数据分析的对象可分为时间序列和截面数据。如企业历年的咨询收入、利润总额等就是时间序列。截面数据是在同一时间的数据,如企业同一年咨询业务数目、营业额、费用、收入、人工耗费等。两种数据都要注意样本容量大小。对于截面数据,常用线性或非线性回归模型体现数据之间的各种关系。数据分析
13、属定量分析,包括数据统计分析、时间数据分析、空间数据分析。(三)数据挖掘数据挖掘就是从数据中挖掘出隐含、先前未知、有潜在用途,最终可为人理解的关系、模式、趋势和其他有用信息,并建立模型,用于预测、判断或决策,帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策的过程。数据挖掘广泛应用于制造、金融、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、风险防范、供应链管理、竞争优势分析、部门分析等领域。数据挖掘要用到统计分析、人工智能、数据库和神经网络等方面的知识,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等。数据挖掘需要用户参与,并非某种单一工具、技术或软件即可独自完成。另一方面,并非所有信息查询
14、都可视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别记录,或用搜索引擎查找互联网特定的网页,属于信息检索,不能视为数据挖掘。当然,数据挖掘技术也有强大的信息检索能力。八、 工程咨询信息类型及来源(一)信息类型工程咨询需要的信息,量大、面广。为了便于识别、分析、存储与保管,可从不同的角度将其分类。例如,从信息属性、来源、形态、用途、载体,是否随时而变或是否经过加工处理等角度划分。1不同属性的信息工程咨询中常用如下几种属性信息:(1)法律。国家、各级政府颁布的有关投资与工程建设的各种法律、法规、规章等。(2)规划与政策。国家和地方的各种规划(战略、行业),以及财政、税收、货币、投资和产业等方面的政策
15、。(3)标准与规范。国家各部门或专业协会发布的技术经济指标、定额、标准与规范等。(4)自然与资源。调查、统计或其他机构保存或取得的河流、湖泊、沼泽、山脉、森林、植被、矿藏、水文等地理资料,气象、气候等天文资料等。(5)行业统计。全国乃至全球各行业规模与产业动向、生产与销售、进出口、技术,以及主要企业、公司等的现状、竞争态势,以及发展趋势等。(6)投资与项目。全国乃至全球各种项目的实施过程与结果,包括投资、规模、技术来源、标准、设备、产品性能和目标市场等。(7)区域社会与经济状况。区域的社会、民族、文化、教育、宗教、习俗等人文状况,区域经济发展、税收、财政、基础设施等。2来源不同的信息(1)内部
16、信息。企业或项目已有或反映企业及项目状况,不希望外人获知的信息。(2)外部信息。诸如宏观政策的变动、市场动态、竞争情况、政策法规、技术发展等方面的信息。3媒介与形式不同的信息信息有多种形式,如数据、文字、图样、影像、录音。信息载体或媒介亦有多种,如书籍、文件、报告、会议、数据库和磁盘等。4原始信息与加工信息信息有原始和加工信息。原始信息,如人口普查记录;加工信息,利用某些方法,根据原始信息取得的判断、评价、预测及建议等,如对人口构成的分析。5用途不同的信息信息的用途五花八门,如标准、规范、手册等,通常用于技术方案设计;如生产资料价格、概算定额等,通常用于投资估算;如税率、产品价格、影子价格等,
17、通常用于项目财务分析或经济分析;行业基准收益率、市场竞争情况等,通常用于投资项目决策。6动态信息与静态信息信息可分为静态和动态两类,前者指不随时间变化或变化较小的信息,如道路、停车场、交通附属设施等;后者为随时变化的信息,如道路状况、交通事故、天气、车辆密度与流量等。7显性信息与隐性信息显性信息指以文字、图形或其他符号明显记载于书籍或其他介质的信息。隐性信息是须经过分析、联系与推断才能获得的信息。(二)工程咨询对信息的基本要求信息是咨询和决策的基础,至少应满足如下要求。1来源须可靠,必须来源于实际,不能含有虚假、伪造的成分。2必须全面或较全面反映客观事物与过程,不得将片面、残缺的信息用于咨询。
18、3必须适合或基本适合选用的咨询方法。不同的咨询方法需要不同范围和时间段的信息。如果不能适合选用的咨询方法,就应选择其他咨询方法。(三)信息来源信息来源很多,例如图书馆、档案馆、调查或咨询机构、学校、出版与研究机构、商场、国家与地方统计局及其他政府或新闻机构、国际组织与外国驻华机构、互联网等。1网络和出版物从互联网上能够快速检索到最新、非常有价值的信息。当然,对这些信息必须特别注意加以鉴别,去伪存真。公开出版物同样发布大量有用的信息,例如行业年鉴、调查与统计报告、专题研究报告等。2借阅与购买从合作单位、专门机构索取或购买资料是一种重要的信息来源。如到各种图书馆借阅文献与资料,购买国家或地方统计局
19、出版的综合与行业统计年鉴,向某些调查机构索取或购买调查报告,向测量部门购买卫星图片、航测或航拍图片,向地震部门购买地震分布资料,向水文、气象部门采购历年水文、气象资料,向城市主管部门采购地理信息资料,向地质勘探部门采购地质勘探资料等。3自有信息从事规划、勘察、设计、科研、监理等咨询活动的咨询企业,积累了大量宝贵信息,例如水文地质与地形勘察报告、图档、投资估算、设计概算、工程决算、可行性研究报告、监理报告、实验报告、总结报告、国内外工程招标信息、最新行业动态和资讯、竞争企业情报、国内外工程规范和标准惯例、公司资质和专业资质、人力资源、公文公告、财务信息、企业管理制度和报表模板等,不少咨询企业还拥
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 食用 油脂 公司 工程项目 数据 采集 分析 知识 管理 组织
限制150内