电动调节阀工程项目数据分析与挖掘(完整版).docx
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1、泓域咨询/电动调节阀工程项目数据分析与挖掘电动调节阀工程项目数据分析与挖掘xxx集团有限公司一、 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
2、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
3、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“
4、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
5、(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)回归模型二、 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
6、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
7、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
8、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。三、 逻辑框架矩阵的编制逻辑框架的编制过程,同时也是对项目各要素的不断分析和加深认识的过程,按照因果关系进行逻辑分析,理顺项目的层次,找出问题的关键,提出解决问题的方案和对策。在逻辑框架的分析过程中,应重点解决以下问题:1为什么要进行这一项目,如何度量项目的宏观目标
9、;2项目要达到什么具体目标,不同层次的具体目标和宏观目标之间有何联系;3怎样达到这些具体目标;4有哪些外部因素在项目具体目标的取得上是必须考虑的;5项目成功与否的测量指标是什么,如何进行检测;6验证项目指标的数据从哪里得到;7项目实施中要求投入哪些资源,需要的费用是多少;8项目计划的内容及实施的主要外部条件是什么;9如何检查项目的进度。(一)逻辑框架的编制步骤逻辑框架矩阵表的编制,可以按照以下步骤进行:1确定项目的具体目标;2确定为实现项目具体目标所要实现的产出成果;3确定为达到每项产出成果所需要投入的活动;4确定项目的宏观目标;5用“如果,那么”的逻辑关系自下而上检验纵向逻辑关系;6确定每一
10、层次目标的实现所需要的重要假设和外部条件;7依次确定项目的直接目标、产出成果和宏观目标的可验证的指标;8确定指标的客观验证方法;9确定各项投入活动的预算成本和验证指标及方法;10对整个逻辑框架的设计进行对照检查和核对。(二)目标层次的逻辑关系表述目标层次的逻辑关系表述,目的是要确定各层次的目标关系,分析项目的宏观目标、具体目标和产出成果及其逻辑关系。主要做法是:1宏观目标构成项目逻辑框架的最上层次,其他项目也可能为此目标做出贡献。要对项目进行目标体系的分解和分析,可借助目标树的方法进行分析,确定项目的宏观目标和具体目标。项目宏观目标的分析表述要尽量做到具体化。2项目具体目标是达到宏观目标的分目
11、标之一,也是该项目希望达到的目标,是用以评价某一项目最后是否取得成功的判断依据。项目规划的使命就是要努力保证项目具体目标的实现。3各项产出成果是为实现项目具体目标必须达到的结果。它们从其效果来看应是合适的、必要的、足够的。4项目必要的投入活动的表述,应注意简洁明了,不要列举太多的具体活动,只要使项目的基本结构和方案能够得到清晰表达就足够了。5将各项投入活动和产出成果逐一编号,表示时间顺序或优先顺序。6项目概述应有严密的逻辑性:为了达到产出成果而开展相应的投入活动各项产出成果是达到项目直接目标所必需的条件,与重要假设及外部条件结合构成项目具体目标的先决条件;项目具体目标是达到宏观目标的条件之一。
12、(三)重要假设的表述逻辑框架矩阵中的“重要假设”,是由外部条件即项目之外的影响因素转化而来的。项目之外的影响因素指在项目的控制范围以外但对项目的成功有影响的条件。在确定重要假设时,一般要回答这样的问题,即“哪些外部因素对项目的实施显得特别重要,但项目本身又不能加以控制?”一旦发现上述这些外部条件或项目之外的影响因素存在,就要进行认真分析,并放入逻辑框架矩阵表内,提醒项目管理者注意监视此类条件的变化。如有可能,应施加一定的影响,使其尽可能向有利于项目实施的方向转变。重要假设条件的存在,是由多种原因造成的。首先是项目所在地的特定自然环境及其变化。例如农业项目,管理者无法控制的一个主要外部因素是气候
13、,变化无常的天气可能使庄稼颗粒无收,计划彻底失败。这类风险还包括地震、干旱、洪水、台风、病虫等自然灾害。其次,政府在政策、计划、发展战略等方面的失误或变化给项目带来严重影响。例如,一些发展中国家的产品价格极不合理,农产品价格很低,那么即使项目的设计和实施完成得再好,仍然逃脱不了经济上的失败。另外,管理体制也是项目无法控制的因素。僵化的管理体制往往造成项目投入产出与其具体目标和宏观目标的分离。例如,一些国家的农田灌溉设施由水资源部门管理,一个具体的农业项目(包括良种、化肥、农药、农机设施、农技服务、水利灌溉等多项内容)可能因为水资源部门不合理的水量分配而大大降低效益。列入逻辑框架矩阵表的重要假设
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