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    集装箱工程项目数据分析与挖掘(完整版).docx

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    集装箱工程项目数据分析与挖掘(完整版).docx

    泓域咨询/集装箱工程项目数据分析与挖掘集装箱工程项目数据分析与挖掘xx有限公司一、 SWOT分析法模型SWOT分析基于内外部竞争环境和竞争条件下的态势分析,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论。运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略。根据优势、劣势与机会、威胁两两组合,SWOT分析可以形成SO、WO、ST、wT四种不同类型的组合战略。SO战略(优势一机会):是一种发展企业内部优势与利用外部机会的战略,是种理想的战略模式。当企业具有特定方面的优势,而外部环境又为发挥这种优势提供有利机会时,可以采取该战略。WO战略(劣势一机会):是利用外部机会来弥补内部劣势,使企业改劣势而获取优势的战略。存在外部机会,但由于企业存在一些内部劣势而妨碍其利用机会,可采取措施先克服这些劣势。ST战略(优势一威胁):是指企业利用自身优势,回避或减轻外部威胁所造成的影响。WT战略(劣势一威胁):是一种旨在减少内部劣势,回避外部环境威胁的防御性技术。SWOT分析法在应用于企业发展战略制定时,首先应根据企业优劣势分析和机会威胁分析,画出SWOT分析图,然后根据SWOT分析结果,在SWOT分析图上找到企业相应的位置,从而进行相应的战略选择。SWOT分析图划分为4个象限,根据企业所在的不同位置,应采取不同的战略。SWOT提供了4种战略选择:在右上角的企业拥有强大的内部优势和众多的机会,企业应采取增加投资、扩大生产、提高市场占有率的增长性战略;在右下角的企业尽管具有较大的内部优势,但必须面临严峻的外部挑战,应利用企业自身优势,开展多元化经营,避免或降低外部威胁的打击,分散风险,寻找新的发展机会;处于左上角的企业,面临外部机会,但自身内部缺乏条件,应采取扭转性战略,改变企业内部的不利条件;处于左下角的企业既面临外部威胁,自身条件也存在问题,应采取防御性战略,避开威胁,消除劣势。二、 项目名称及投资人(一)项目名称集装箱工程项目(二)项目投资人xx有限公司(三)建设地点本期项目选址位于xx(待定)。三、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx(待定),占地面积约45.00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18559.87万元,其中:建设投资14549.65万元,占项目总投资的78.39%;建设期利息351.17万元,占项目总投资的1.89%;流动资金3659.05万元,占项目总投资的19.71%。(四)资金筹措项目总投资18559.87万元,根据资金筹措方案,xx有限公司计划自筹资金(资本金)11393.05万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额7166.82万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):33600.00万元。2、年综合总成本费用(TC):26980.97万元。3、项目达产年净利润(NP):4841.90万元。4、财务内部收益率(FIRR):18.71%。5、全部投资回收期(Pt):6.22年(含建设期24个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):12202.15万元(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30000.00约45.00亩1.1总建筑面积50838.77容积率1.691.2基底面积16800.00建筑系数56.00%1.3投资强度万元/亩301.532总投资万元18559.872.1建设投资万元14549.652.1.1工程费用万元12032.462.1.2工程建设其他费用万元2113.992.1.3预备费万元403.202.2建设期利息万元351.172.3流动资金万元3659.053资金筹措万元18559.873.1自筹资金万元11393.053.2银行贷款万元7166.824营业收入万元33600.00正常运营年份5总成本费用万元26980.97""6利润总额万元6455.87""7净利润万元4841.90""8所得税万元1613.97""9增值税万元1359.74""10税金及附加万元163.16""11纳税总额万元3136.87""12工业增加值万元10922.95""13盈亏平衡点万元12202.15产值14回收期年6.22含建设期24个月15财务内部收益率18.71%所得税后16财务净现值万元5838.11所得税后四、 时间数据分析方法(一)时间数据时间数据也称时间序列(Timeseries)或动态数据,是按时序排列的一组来自同一现象的观察值。时间序列可按日、月、季度、年等收集,有些呈现很强的季节性,建模时应给予反映。气象、水文、生态环境、经济及社会活动都能观察到周期性时间序列。实际观测并记录的时间序列,实际上是随机过程的样本,即,在产生时间序列的实际过程的每一时点上,人们看到的只是该时点随机变量的样本,并不能观察到母体。时间序列可分为平稳和非平稳序列,还可以分成线性和非线性时间序列。(二)时间序列分析1概述时间序列分析是根据随机过程理论,研究时间序列的统计规律。时间序列分析广泛应用于信息压缩、利用卫星照片识别地球资源、石油勘探、经营管理、预测(气象、水文、地震、地下水位、农作物病虫灾害)、控制(环境污染、生态平衡)(天文学和海洋学)等方面。时间序列预测的基本依据是:(1)客观过程是连续的,有惯性,现在是过去的继续,过去的信息会传递到现在与未来,利用过去的数据或信息能推测未来。(2)偶然因素会影响到客观过程,使其行为与模式有随机性。预测要利用时间序列各时点随机量的相关关系。时间序列的趋势与波动称为“模式”,时间序列分析首要要识别其模式,然后用适当的曲线拟合。拟合模式的各种参数根据按“最优预测”原则估算出的时间序列数字特征(期望值、方差、协方差、自相关函数)等确定。2.时间序列成分时间序列常含有4种成分:趋势、季节变动、规则波动和不规则波动。所谓趋势,是长期持续向上或持续向下的倾向。季节变动,是实际过程受气候、市场状况、节假日或风俗习惯等影响而呈现的周期性波动。规则波动,是周期不等的变动,呈涨落交替之状。波动的周期可能很长,但与趋势不同。不规则波动,是时间序列除去趋势、季节变动和周期波动之后的波动。不规则波动总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。时间序列经常是各种周期成分的叠加,例如地震或人工地震波的记录。这样的序列要做频域分析。频域分析确定时间序列各周期成分称为“谱”或“功率谱”的能量分布形态。频域分析又称谱分析。谱分析的重要内容就是通过序列的周期图()的极值点寻找各种分量的周期。3时间序列建模时间序列建模一般有如下几个步骤(1)取得时间序列样本。(2)将样本点画成图,进行相关分析。时间序列图形可显示出变化趋势和周期,并发现离群点和转折点。若离群点确实为观测值,建模时应加以考虑,若非,应加以调整。转折点指时间序列趋势突变的点。如果发现转折拐点,则在建模时须分段用不同的模型拟合时间序列,例如用门限回归模型。(3)模式识别与拟合。时间序列模式众多。小样本可用趋势模型、季节模型加上随机误差拟合。对于样本容量(即观测值个数)大于50的平稳时间序列,可用ARMA(自回归移动平均)模型拟合。非平稳时间序列可经差分化为平稳时间序列,再用ARMA模型拟合。(4)预测未来。利用建成的模型预测时间序列未来值。4时间序列常用模型(1)ARMA模型(2)回归模型五、 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。六、 项目背景分析随着全球经济复苏,我国集装箱运输市场也得以快速增长。但全球各地区经济复苏不平衡等因素也造成集装箱运价持续飞涨,预计短期内仍将维持在高位。从我国沿海港口集装箱吞吐情况来看,2016-2020年国内沿海港口集装箱吞吐总量逐年增长,到2020年达到23429万TEU,同比增长1.5%;2021年1-4月累计吞吐量为7916万TEU,恢复性高速增长17.1%。从内河港口集装箱吞吐情况来看,2016-2019年国内内河集装箱吞吐总量逐年增长,到2020年受疫情影响稍有下降,全年累计吞吐3001万TEU,同比下降0.5%;2021年1-4月累计吞吐量为1038万TEU,恢复性高速增长25.9%。整体来看,随着国内外经济逐渐复苏,2021年全国港口集装箱吞吐呈现恢复性高速增长的态势。

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