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    金属装饰板工程项目数据分析与挖掘(工程项目管理).docx

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    金属装饰板工程项目数据分析与挖掘(工程项目管理).docx

    泓域咨询/金属装饰板工程项目数据分析与挖掘金属装饰板工程项目数据分析与挖掘xxx有限责任公司一、 项目名称及投资人(一)项目名称金属装饰板工程项目(二)项目投资人xxx有限责任公司(三)建设地点本期项目选址位于xx(以选址意见书为准)。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx(以选址意见书为准),占地面积约25.00亩。(二)项目实施进度本期项目建设期限规划24个月。(三)投资估算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9346.31万元,其中:建设投资7202.92万元,占项目总投资的77.07%;建设期利息182.37万元,占项目总投资的1.95%;流动资金1961.02万元,占项目总投资的20.98%。(四)资金筹措项目总投资9346.31万元,根据资金筹措方案,xxx有限责任公司计划自筹资金(资本金)5624.41万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额3721.90万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):18200.00万元。2、年综合总成本费用(TC):15155.53万元。3、项目达产年净利润(NP):2224.23万元。4、财务内部收益率(FIRR):17.02%。5、全部投资回收期(Pt):6.44年(含建设期24个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):7002.30万元(产值)。(六)主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积16667.00约25.00亩1.1总建筑面积28331.94容积率1.701.2基底面积9333.52建筑系数56.00%1.3投资强度万元/亩270.792总投资万元9346.312.1建设投资万元7202.922.1.1工程费用万元6006.692.1.2工程建设其他费用万元1027.632.1.3预备费万元168.602.2建设期利息万元182.372.3流动资金万元1961.023资金筹措万元9346.313.1自筹资金万元5624.413.2银行贷款万元3721.904营业收入万元18200.00正常运营年份5总成本费用万元15155.53""6利润总额万元2965.64""7净利润万元2224.23""8所得税万元741.41""9增值税万元656.86""10税金及附加万元78.83""11纳税总额万元1477.10""12工业增加值万元5175.40""13盈亏平衡点万元7002.30产值14回收期年6.44含建设期24个月15财务内部收益率17.02%所得税后16财务净现值万元1779.98所得税后三、 SWOT分析法的基本步骤运用SWOT分析法大体上分成三个步骤:分析环境因素;构造SWOT矩阵;制定行动计划。(一)分析环境因素运用各种调查研究方法,分析出企业或组织所处的各种环境因素,即外部环境因素和内部能力因素。外部环境因素包括机会因素和威胁因素,它们是外部环境对企业或组织的发展直接有影响的有利和不利因素,属于客观因素,一般归属为经济、政治、社会、人口、产品和服务、技术、市场、竞争等不同范畴。内部环境因素包括优势因素和劣势因素,它们是企业或组织发展中自身存在的积极和消极因素,属主观因素,一般归类为管理、组织、财务、人力资源等不同范畴。在调查分析这些因素时,不仅要考虑到历史与现状,而且更要考虑未来发展问题(二)构造SWOT矩阵将调查得出的各种因素根据轻重缓急或影响程度等进行排序,构造SWOT矩阵。在此过程中,将那些对企业或组织发展有直接、重要、迫切、久远的影响因素优先排列出来,而将那些间接、次要、不急、短暂的影响因素排在后面。(三)制定行动计划在完成环境因素分析和SWOT矩阵的构造后,便可以制定出相应的行动计划。制定计划的基本思路是:发挥优势因素,克服劣势因素,利用机会因素,化解威胁因素;考虑过去,立足当前,着眼未来;运用系统分析的综合分析方法,将排列与考虑的各种环境因素相互匹配起来加以组合,得出一系列企业或组织未来发展的可选择对策。四、 项目背景分析金属装饰板的材质种类有铝,铜,不锈钢,铝合金等,选择铜,不锈钢材质的装饰板档次较高,价格也高,一般的居室装饰,选择铝合金装饰板较合适,符合人们一般的购物心理,物美价廉。规格有长方形,方形等,长方形板的最大规格有6000mm*100mm*0.5mm,一般居室的宽度约5m多,对较大居室的装修,选用长条形板材的整体性强;对小房间的装饰一般可选用300mm*300mm的。由于金属板的绝热性能较差,为了获得一定的吸引,绝热功能,在选择金属板进行吊顶装饰时,可以利用内加玻璃棉,岩棉等保温吸音的产品达到绝热吸音的功能。尤其是居住在顶层的居民,装饰后可改善室内环境,明显节约空调的能源消耗费用。金属装饰板实质也是成为金属饰面板,其含义金属装饰板:是指用一种以金属为表面材料复合而成的新颖室内装饰材料,是以金属板、块装饰材料通过镶贴或构造连接安装等工艺与墙体表面形成的装饰层面。装饰层面能直接体现建筑物的装饰效果,充分利用天然或人造材料表现设计师的装饰设计风格,对墙面起较好的遮掩和保护作用。金属装饰板主要用于建筑装饰装修中,它不仅可以装饰建筑的外表面,同时还起到保护被饰面免受雨雪等的侵蚀的作用。特别是对于一些新型墙体材料,如轻钢龙骨纸面石膏板墙体、纸面草板墙体等更为适宜。五、 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,将符合要求的信息交给用户。六、 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。

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