墙布工程项目数据采集分析与知识管理（工程管理）.docx

泓域咨询/墙布工程项目数据采集分析与知识管理墙布工程项目数据采集分析与知识管理一、 信息的综合信息综合是信息工作的重要内容。采集来的信息经常是零散、无序，甚至残缺不全，无法直接使用。对于这样的信息，须进行分析、联系、推断、整理和组合，使之成为有用信息，然后确定其特征，如精度、类型、长度、保密度、保留时间、用途等。信息综合有两种方式：一是对已有信息挖掘、延伸，引发创新需求的新信息，达到信息的“增值”，二是通过设计和试验创造新的信息。有价值的信息往往是反复推理分析和猜想后的结果，这个过程要求咨询工程师具备很强的分析、联想、综合与创造能力。二、 信息鉴别常用方法（一）溯源法对到手信息涉及的问题应追根溯源，及时核对。例如，尽量找到现场和掌握第一手资料的人；核对原始资料，并查对主要参考文献；按其中叙述的方法、步骤，重做实验或演算,以便从来源上找到鉴别依据。鉴别和筛选在手信息，判断是否完整、适用与可靠，是咨询人员的重要工作。工程咨询所需信息十分广泛，不可能也不必均由咨询人员鉴别。为了确保信息可靠，应尽可能选用权威机构发布或已鉴定、批准的信息。例如，地质储量选用储量委员会批准的储量报告；地震带的分布用国家地震局的数据；历史数据用国家统计局的数据。一般来说，专业技术力量强的单位提供的信息较可靠。例如，国际金融组织的国际金融信息较可靠；来自从事钢铁、汽车行业研究的机构的钢铁、汽车业信息较可靠。（二）比较法有些信息受主客观条件限制难以溯源，对此，可用比较法，即比较不同人、不同时间和其他方面的材料；对于某一事实，说法、结论是否一致。如果一致，则基本可辨真伪。若否，就需进一步核查。（三）佐证法任何事物都与其他事物有一定联系，并相互制约。找到这些联系和制约因素，便可判断事物的真伪。一般说来，口头材料不如文字材料可靠，文字不如实物可靠。分析信息产生的过程也是寻求信息佐证的办法。1普查数据一般比抽查数据全面、准确。2监测数据，长期比短期全面，监测范围大的数据比监测范围小的数据代表性强；勘探密度大的数据比勘探密度小的数据准确，科学实验和仿真模拟计算的数据比一般推理的数据准确。3核对来源不同，收集方法不同的数据。如卫星图片、航测数据可用地面实测数据验证；了解来的市场需求量与行业协会、主要企业、国家统计局的数据对比。4对比不同时期、不同来源的数据，并适当修正其间的差距。同一对象的数据，在不同国家、不同历史时期，由于范围不同，计算的标准和口径可能有所不同，造成数据之间有很大的差异。在对比这些数据时，必须查明统计口径，否则就会出错。5由专家集体辨别信息是否准确，是否可靠。对于来自不同渠道的信息，可能因角度不同、口径不一、方法各异等而不一致，甚至矛盾。这时，可请专家集体讨论，弄清差异和矛盾的原因，去伪存真，取得一致意见。（四）逻辑法鉴别信息，逻辑判断必不可少。不经缜密的逻辑思考容易出错。有些基本差错，例如语言或文字的前后矛盾，夸大其词，有悖情理，以及某些虚构，禁不起逻辑的推敲。当然，逻辑合理并不总能证明事物为真，从虚假的前提出发，经过合理的逻辑推断得出的结果不会真实。因此，鉴别信息，既要充分利用经验、认识和判断力，也要借助其他手段。三、 建立知识管理系统步骤建立知识管理系统，一般经历认知、规划、试点、投入使用与建立新制度几个阶段。（一）认知这一阶段任务是统一企业对知识管理的认识，评价企业知识管理现状，提出知识管理的策略。主要工作有：对企业管理者，尤其是高层培训，使其全面、正确地认识知识管理的作用；利用知识管理成熟度模型等多角度评价企业知识管理现状，调查、分析存在的主要问题；评价知识管理对企业发展的长远和近期影响；做出必要的决策；提出实施战略和努力方向等。（二）规划在认知的基础上，制订详细的实施计划。这一阶段主要是详细分析本企业所需知识的类型，根据业务流程等制订知识管理计划。规划时，务必将知识管理融入企业管理之中。主要工作有：从战略、业务流程及职能划分的角度制订计划；实事求是地分析企业管理与知识管理的现状；从企业发展战略上提出知识管理的目标和实施策略，并对业务流程进行合理化改造；分析对知识管理的具体要求；为知识管理奠定坚实的理论与实施基础。（三）试点选取适当部门和业务试行知识管理。及时观察与记录实施结果，解决遇到的问题。咨询业务虽然需要多方面知识，但重点应放在关键知识上，提出改进知识管理的具体策略。在分析与总结试点成败、要求和改进计划之后，应考虑必需的IT系统建立或改造工作。应建立有力的团队，协调各业务部门、外部参与者等多方面的行动。（四）投入使用知识管理计划试点并经完善之后，应全面推广。主要工作有：推广试点部门的具体作法和完善后的知识管理计划；将知识管理融人业务流程和价值链；建立初步的知识管理制度；将企业逐步改造成学习型组织，充分利用头脑风暴等手段和技术提炼知识。在全面推广过程中应注意：把握实施全局，合理协调企业文化、管理与技术；要恰当控制难免的混乱；将知识管理融入日常业务和工作并非一蹴而就，须持之以恒；努力使知识管理为企业发展做出贡献；对于人的思想观念等应予以引导，充分考虑实施知识管理造成的利益再分配；建立有效的激励和评价制度，确保知识管理成功.（五）建立新制度建立适合于知识管理与企业发展的新制度，既是知识管理项目实施的结束，又是企业知识管理的新开端，也是企业自我完善的过程。为此，企业须重新定义发展战略，并改造企业组织结构及业务流程，准确评估知识管理为企业带来的价值。四、 工程咨询知识及其特点（一）工程咨询知识工程咨询需要多方面知识与技能。知识，有哲学、工程学、经济学、社会学、管理学、财务会计、法律等方面的知识；技能，有专业知识、项目管理、公共关系、野外考察、外国语、信息处理等方面的技能。（二）工程咨询知识的特点1数量多，种类庞杂工程咨询行业涉及国民经济众多部门，专业门类多，大小不一，跨地区、跨国界。即便是行业工程咨询，也涉及多种专业。例如对校舍工程的咨询，就涉及国民经济、统计、消防、建筑、结构、给排水、暖通、电气、技术经济、法律等十多个专业。2隐性知识难以提炼隐性知识，特别是经验，在工程咨询中有重要作用。经验需要积累，且常难以提炼和恰当表达。正因为如此，长期积累的经验最容易随着这些经验的载体人离去而散失。3保密要求高咨询企业在咨询过程中获得了客户大量信息，有些很敏感，客户不希望透漏给第三方。在本企业内部共享由此而获得的信息、经验与知识时，或将来为其他客户服务时，应确保不透漏给第三方。五、 工程咨询信息采集途径调查方法可分为普查与抽样调查两大类，这两类都有文案调查、实地调查、问卷调查、实验调查等几种。选择调查方法要考虑收集信息的能力、调查研究的成本、时间要求、样本控制和人员效应的控制程度。上述各种方法，各有利弊，各有适用范围。文案调查是上述各种调查方法中最简单、最一般和常用的方法，也是其他调查方法的基础。实地调查能够控制调查过程，应用灵活，信息充分，但耗时长、费用多，调查对象易受心理暗示影响，不够客观。问卷调查适应范围广、简单易行、费用较低，得到了大量应用。实验调查最复杂、费用高、应用范围有限，但调查结果可信度较高。（一）文案调查法文案调查法是指对已经存在的各种资料档案，以查阅和归纳的方式进行的市场调查。文案调查法又称二手资料或文献调查。文案资料来源很多，主要有：国际组织和政府机构资料；行业资料；公开出版物；相关企业和行业网站；有关企业的内部资料。（二）问卷调查法这种方法是调查人员以面谈、电话询问、网上填表或邮寄问卷等方式，了解调查对象的行为方式，从而收集信息。问卷调查法是市场调查常用方法，尤其在消费者行为调查中大量应用，其核心工作是设计问卷，实施问卷调查。（三）实地调查法此法是调查人员通过跟踪、记录调查对象的行为取得第一手资料的方法。这种方法是调查人员直接到市场或某些场所（商品展销会、商品博览会、商场等）亲身感受或借助于某些摄录设备和仪器，跟踪、记录调查对象的活动、行为和事物的特点，获取所需信息资料。（四）实验调查法该法是指调查人员在调查过程中，通过改变某些影响调查对象的因素，观察调查对象行为的变化，从而获得消费行为和某些因素之间的内在因果关系。该法主要用于消费行为的调查，企业推出新产品、改变产品外形和包装、调整产品价格、改变广告方式时，都可以用这种方法。六、 网络信息搜索和提取方法（一）概过现在，虽然不能说人类所有文献与其他信息都上了互联网，但是网上的信息极为丰富，许多都可用于咨询。但是，许多咨询人员还不善于甚至不知道如何从网上快速、安全、有效地获得自己需要的信息和知识。咨询工程师应当知晓网上有何利信息，应掌握从网上获取信息的方法与基本技巧。对于网上的信息，可利用浏览器和搜索引擎获取。浏览器是供用户阅读网页内容的软件；而搜索引擎，指从互联网上搜集信息的特定电脑程序。早期的搜索引擎是收集互联网中服务器的地址，按这些服务器拥有的资源类型将其编成不同的目录，各个目录再逐层分类。搜索引擎则沿着此类层级向下搜索，找到用户想要的信息。这种方式只适用于互联网信息不多的时代。随着互联网上信息的迅猛增长，出现了新式搜索引擎，性能大为改进，能够找到网站每一页的起始地址，随后搜索网上所有超级链接，把代表超级链接的所有词汇放入一个数据库。搜索引擎的功能不再限于搜索，已经添加了电子商务、新闻信息服务、个人免费电子信箱服务等。（二）搜索引擎工作原理搜索引擎有信息搜集、信息整理和接受用户查询三部分，各自工作原理大致如下：1搜集信息：搜索引擎利用称为网络蜘蛛（spider）的自动搜索机器人程序，从少数几个网页开始，将各个网页的超链接连结在一起，只要网页上有适当的超链接，机器人便可以遍历绝大部分网页。2整理信息：这个过程称为“建立索引”。搜索引擎不仅要保存搜集到的信息，还要按照一定规则编排之。这样，搜索引擎无须重新翻查已保存的所有信息，便能迅速找到所要的资料，从而能够大大加快搜索速度。3接受查询：对于每时每刻都会接到的大量用户几乎同时发出的查询请求，搜索引擎按照各个用户的要求检查自己的索引，能在极短时间内找到用户需要的资料，并交给用户。目前，搜索引擎交给用户的主要是网页链接，用户按照这些链接便能找到含有自己所需资料的网页。搜索引擎一般会在这些链接下加一段有关这些网页的摘要，以便用户判断此网页是否含有自己需要的内容。（三）搜索引擎种类现在，搜索引擎有很多种，可以从不同的角度分类。按搜索方法，分全文索引、目录索引、元搜索、垂直搜索、集合式搜索、门户搜索、个性搜索、专家型搜索与免费链接列表等。按搜索对象，分购物、自然语言、新闻、MP3、图片等搜索引擎。按搜索范围，分桌面、地址栏、本地等搜索引擎。按出现的时间，分第三代、第四代搜索引擎等。现在，用的较多的搜索引擎有Google，百度、Yahoo、MSNSearch，Webcrawler，Lycos，CNetSearch，LookSmart等。（四）搜索方法与技巧要想使搜索引擎能在网上快速找到有关咨询的资料，首先要明确查询目的。目的不同，查询策略与方法不同。在明确目的之后，还应了解查询的种类与技巧，学会恰当地使用关键词。搜索方法的选择取决于搜索的内容。不同搜索引擎的复杂条件查询功能和实现方法各有不同，网站中一般都有“帮助”和“说明”解释各自的功能和方法。现在的搜索引擎都有模糊查询功能。当用户输入关键词时，搜索引擎不但交给用户关键词的网址，还发来与关键词意义相近的内容。比如，查找“建筑报”一词时，模糊查询搜索的结果会有“建筑报”“建设报”“建筑时报”等的网址。网址的排列，一般是完全符合关键词在最前边，其次是相近的。模糊查询的结果往往并非用户所需，为了排除不需要的结果，各种搜索引擎也设置了相应的功能。七、 项目背景分析环保一直是家居行业的主要关注点，而此刻对环保的要求已经不仅仅是针对消费者的层面，更重要的是针对企业自我生存的层面，在这个方面，国家环保政策已经完全说明了这一点。同时，家居建材的下游客户将倒逼全行业来全面完善环保方面的要求。装饰行业在消费需求的带动下被完全激活，消费者已经能够接受装饰行业的整装/精装产品和服务，装饰行业的第二春已经到来，这与当九零后为主体的消费崛起，全市场的消费升级都不无关系。而缺乏服务和设计能力的墙布企业将受到很大程度上的排挤，品牌影响力将被进一步削弱。从墙纸销量分布来看，据统计，2018年530万平方米以下销量占比66.6%，530-1060万平方米销量占比18.6%，1060-1590万平方米销量占比8.8%，1590-2650万平方米销量占比4%，2650-3710万平方米销量占比1.3%，3710-5300万平方米销量占比0.7%。随着“轻装修，重装饰”的家装理念被越来越多的人认可，墙纸这种曾经的“奢侈品”正走进寻常百姓家。目前墙纸在中国室内装修的使用率不过5%。本应拥有巨大发展潜力的墙纸行业，由于进入门槛低、商家品牌意识淡薄、服务体系欠缺等原因使其发展受阻。近年来墙纸市场的管理正在逐步规范，墙纸产品也由过去的全进口逐渐向自主生产转化。国产墙纸的质量、花色、品种、档次、功能方面完全可与国外墙纸媲美，有的品牌已达到国际水平。在装饰效果、使用功效上墙纸产品的设计比其他墙面装饰材料更有品位，更具艺术化，更能符合个性特点。这奠定了行业差异化、高端化的基础。八、 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。九、 数据统计分析数据分析重要的一类是对具有随机性质的数据进行分析，在多数情况下是用于预测。本段仅介绍统计分析。统计分析不仅是计算样本的数字特征（期望值、方差、相关系数、协方差、离散度、概率分布等），还应当建立适当的模型，进而做出预测。统计分析一般有如下工作或阶段。1选择数字特征。统计分析，就是利用若干数字特征全面认识数据的统计规律。选择数字特征是统计分析研究问题的准备阶段，是统计过程的重要环节。数字特征应当：（1）能够客观地反映研究分析对象的性质、特点、内在联系和运动过程；（2）尽可能突出重点，反映分析对象的全貌；（3）应能反映分析对象的变化；（4）便于资料获取。2收集并整理数据。确定了需用的数字特征之后，就要收集并整理所需的数据。样本的容量与质量对统计结果影响极大。3计算数字特征。利用整理后的样本计算必要的数字特征。这项工作可以同下面的建模合在一起，利用适当的软件进行。4建立模型。计算出样本数字特征后，应选择适合样本模式的模型。统计分析可用的模型很多，都有各自的特点及适用条件。选择模型时，应全面考虑研究对象与目的、到手的数据与资料、统计方法等各自的特点，以及咨询人员对方法的熟悉程度等。5检验模型误差。建模之后，可利用样本检验模型的误差，误差大小由样本与所选模型与方法所决定。根据经济学理论和研究对象的具体特点，分析和评价模型误差，以及模型和方法本身；若误差未达到要求，应改进模型与方法。6利用模型预测。预测是咨询结论和建议的基本依据之一，应成为咨询及决策人员的高质量信息。7评价统计与预测结果。对统计与预测结果进行评价的任务是对初步统计结果（如离散程度、影响、走势等）进行概括，并寻找它们之间的联系。评价过程一般有：形成初步概念；对现象定性；提出主要观点；阐述所提观点的理由；提出论据；得出结论。咨询工程师在进行评价时，要在大局高度上全面、长远地看问题，多方面观察，不偏废任何一方；注意数据的衔接，当来源不同的数据矛盾时应弄清情况后再做取舍。