气泡水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

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1、泓域咨询/气泡水公司工程项目数据采集分析与知识管理气泡水公司工程项目数据采集分析与知识管理一、 项目名称及建设性质（一）项目名称气泡水公司工程项目（二）项目建设性质本项目属于扩建项目二、 项目承办单位（一）项目承办单位名称xx有限公司（二）项目联系人袁xx（三）项目建设单位概况公司全面推行“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。 公司不断建设和完善企业信息化服务平台，实施“互联网+”企业专项行动，推广适合企业需求的信息化产品和服务，促进

2、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。公司坚持诚信为本、铸就品牌，优质服务、赢得市场的经营理念，秉承以人为本，始终坚持 “服务为先、品质为本、创新为魄、共赢为道”的经营理念，遵循“以客户需求为中心，坚持高端精品战略，提高最高的服务价值”的服务理念，奉行“唯才是用，唯德重用”的人才理念，致力于为客户量身定制出完美解决方案，满足高端市场高品质的需求。公司在“政府引导、市场主导、社会参与”的总体原则基础上，坚持优化结构，提质增效。不断促进企业改变粗放型发展模式和管理方式，补

3、齐生态环境保护不足和区域发展不协调的短板，走绿色、协调和可持续发展道路，不断优化供给结构，提高发展质量和效益。牢固树立并切实贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，以提质增效为中心，以提升创新能力为主线，降成本、补短板，推进供给侧结构性改革。三、 项目实施的可行性（一）符合我国相关产业政策和发展规划近年来，我国为推进产业结构转型升级，先后出台了多项发展规划或产业政策支持行业发展。政策的出台鼓励行业开展新材料、新工艺、新产品的研发，促进行业加快结构调整和转型升级，有利于本行业健康快速发展。（二）项目产品市场前景广阔广阔的终端消费市场及逐步升级的消费需求都将促进行业持续增长。（三）公司具备成熟

4、的生产技术及管理经验公司经过多年的技术改造和工艺研发，公司已经建立了丰富完整的产品生产线，配备了行业先进的染整设备，形成了门类齐全、品种丰富的工艺，可为客户提供一体化染整综合服务。公司通过自主培养和外部引进等方式，建立了一支团结进取的核心管理团队，形成了稳定高效的核心管理架构。公司管理团队对行业的品牌建设、营销网络管理、人才管理等均有深入的理解，能够及时根据客户需求和市场变化对公司战略和业务进行调整，为公司稳健、快速发展提供了有力保障。（四）建设条件良好本项目主要基于公司现有研发条件与基础，根据公司发展战略的要求，通过对研发测试环境的提升改造，形成集科研、开发、检测试验、新产品测试于一体的研发

5、中心，项目各项建设条件已落实，工程技术方案切实可行，本项目的实施有利于全面提高公司的技术研发能力，具备实施的可行性。四、 项目建设选址本期项目选址位于xx（待定），占地面积约16.00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。五、 建筑物建设规模本期项目建筑面积21218.99，其中：主体工程13672.69，仓储工程4530.38，行政办公及生活服务设施2180.48，公共工程835.44。六、 项目总投资及资金构成（一）项目总投资构成分析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7802.

6、93万元，其中：建设投资6469.08万元，占项目总投资的82.91%；建设期利息87.15万元，占项目总投资的1.12%；流动资金1246.70万元，占项目总投资的15.98%。（二）建设投资构成本期项目建设投资6469.08万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用5661.34万元，工程建设其他费用623.35万元，预备费184.39万元。七、 资金筹措方案本期项目总投资7802.93万元，其中申请银行长期贷款3556.98万元，其余部分由企业自筹。八、 项目预期经济效益规划目标（一）经济效益目标值（正常经营年份）1、营业收入（SP）：13300.00万元。2、综合总成

7、本费用（TC）：10457.37万元。3、净利润（NP）：2078.33万元。（二）经济效益评价目标1、全部投资回收期（Pt）：5.49年。2、财务内部收益率：21.21%。3、财务净现值：1955.22万元。九、 项目建设进度规划本期项目按照国家基本建设程序的有关法规和实施指南要求进行建设，本期项目建设期限规划12个月。十四、项目综合评价主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积10667.00约16.00亩1.1总建筑面积21218.99容积率1.991.2基底面积5866.85建筑系数55.00%1.3投资强度万元/亩393.592总投资万元7802.932.1建设投资万元6469

8、.082.1.1工程费用万元5661.342.1.2工程建设其他费用万元623.352.1.3预备费万元184.392.2建设期利息万元87.152.3流动资金万元1246.703资金筹措万元7802.933.1自筹资金万元4245.953.2银行贷款万元3556.984营业收入万元13300.00正常运营年份5总成本费用万元10457.376利润总额万元2771.117净利润万元2078.338所得税万元692.789增值税万元595.9810税金及附加万元71.5211纳税总额万元1360.2812工业增加值万元4701.9713盈亏平衡点万元5033.61产值14回收期年5.49含建设期

9、12个月15财务内部收益率21.21%所得税后16财务净现值万元1955.22所得税后十、 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，

10、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），

11、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

12、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

13、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

14、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

15、向量对照，将符合要求的信息交给用户。十一、 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

16、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

17、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。十二、 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

18、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

19、，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

20、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，

21、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。十三、 信息鉴别及必要性（一）信息鉴别数据与信息鉴别，可称信息识别，就是将信息与具有特定属性的“模式”进行比较，进而判断信息的类别或属性。具体而言，就是信息收集或使用者运用已有的知识和经验，在对获取的信息进行初步分析之后，按照一定原则和目的，辨认与甄别信息的真伪、轻重主次、是否完整、是否有用，以及用途大小等。（二）信息鉴别的必要性互联网时代，信息极为丰富，大大开阔了人们的眼界。然而，蜂拥而至，难辨

22、真假的信息掺杂在一起，常常使人们陷入另一种迷茫，甚至成了海量信息的奴隶。过量的信息若不筛选，会使决策者无所适从。现在，互联网上充斥着伪造、篡改缺失、无代表性、误传、以及过时等信息。有些信息背后隐藏着各种政治、经济社会的利益团体正当或不正当的目的和企图。信息识别及时与否决定了决策是否正确而又及时，决定了企业、事业、项目和其他活动的命运。对于工程咨询，信息识别同样十分必要。信息识别并非简单工作，对从事者有很高的要求。决策者固然应高瞻远瞩，但决策的基础是真实、可靠的信息。决定信息识别成败的主要因素有：对服务目标的正确认识及其深刻程度；识别者实事求是的态度和已有的知识、推理与判断能力。十四、 项目背景

23、分析所谓气泡水是在压力下注入二氧化碳气体的饮用水，随着饮料的健康化趋势逐渐明显，高糖分的传统碳酸饮料增长乏力，相应的，以气泡水为基础，各大品牌从产品设计的角度在产品口味上进行不断升级创新，气泡水正在逐渐成为碳酸饮料市场的支柱产品。数据显示2013年-2019年我国碳酸饮料首次出现增长乏力，年均增长速度仅为2%，预计2020年碳酸饮料零售市场规模约为900亿元，在新式茶饮及茶饮料等产品的冲击下，国内碳酸饮料行业面临转型难题。但是在绝对规模上碳酸饮料依然是国内饮料行业的重要组成部分，数据显示2020年我国各类饮料总产量16347万吨，而碳酸饮料产量达到1971.3万吨，占比超过10%。事实上自20

24、17年饮料产量出现下滑以后以碳酸饮料为代表的传统饮料市场就面临需求不振的情况。而气泡水的出现反映出饮料市场年轻一代中形成一种不可逆的新潮流，各类竞争者迅速涌入，不仅可口可乐、娃哈哈、农夫山泉等大牌纷纷入局，喜茶等众多新兴饮料品牌也从“无糖”的健康理念，切入该市场。而像娃哈哈、青岛啤酒、中沃、秋林等企业都相继推出苏打气泡水新品。而从市场分类来看，气泡水当中气的来源有两种，一种是来自天然，一种是人工加气，通过二氧化碳池压入水中。例如天然气泡矿泉水因为源自天然，一个品牌应该只有一个水源/气源，所以价格贵些，这时就有了相对便宜的替代品，也就是普通水中冲入二氧化碳形成的气泡水，而目前市场上消费者认识程度

25、更多的则主要是苏打气泡水。相比于传统碳酸饮料而言，目前市场上主要的气泡水饮料都宣传自己“无糖”或者“低糖”，特别是对注重控制体重的女性而言，这种低糖分且带有创新混搭口味的饮料符合当下年轻人追求新奇的口味偏好。以元气森林为代表的气泡水饮料以多口味、无负担、弱风味、重触感的定位填补起高糖分重口感的碳酸饮料与瓶装水之间的空白，成为模糊二者边界的新式饮品代表之一。目前国内的气泡水消费依然处于起步阶段，气泡水基本是传统碳酸饮料的价格的两倍。但是目前业内创新产品层出不穷，快速推新驱动市场持续扩容，数据显示2015-2020年我国气泡水销售规模从24.6亿元增长至58.1亿元，其中主要是线上市场贡献最多。在

26、售的气泡水产品往往搭配桃子、荔枝、橙子、葡萄等清甜水果，吸引着年轻消费者不断进行新口味尝试与品牌复购。同时市场创新口味层出不穷，比如酸梅汤、乳酸菌、海盐等，新品的滚动迭代也不断为市场增加活力，驱动市场持续扩容。而在市场竞争程度方面，近两年元气森林在饮品行业以一己之力成功破圈并不断创新口味，行业领跑优势较为显著。而气泡水会从以往的小众、高端品类晋级为快速增长的大众品类，成为饮料公司扩张市场和提升利润率的新引擎。未来集中度有望经历整合-分散-整合周期。气泡水饮料行业有望经历由多品牌入局带来的初期分散，而后具备持续创新力、渠道覆盖力和品牌打造力的企业有望进一步整合市场,长期市场集中度有望介于碳酸饮料

27、与包装饮用水之间，二线品牌当中喜茶已经逐步脱颖而出成为第二大气泡水销售品牌。目前大多数气泡水宣传产品“无糖”的秘密就是采用了代糖类产品，其中被气泡水产品应用最多的代糖类产品就是赤藓糖醇和三氯蔗糖，其中赤藓糖醇甜度约为蔗糖的60%-70%左右，在水中溶解时有很强的制冷作用，食用时口感凉爽，因此非常适合被用于添加在饮料当中。但是对于绝大多数代糖类甜味剂而言，最大的问题是难以被人体吸收。尽管有研究证明摄入的赤藓糖醇90%经过尿液排出，剩下的10%经过肠道但肠道的菌群也不能代谢赤藓糖醇，所以不会搞乱肠道菌群平衡，暂时是最安全的甜味剂。但是对于三氯蔗糖而言会影响血糖和胰岛素分泌，对健康造成影响。随着元气

28、森林产品被越来越多的人质疑其“无糖”宣传的真实性，未来气泡水饮料产品的健康属性能否保持依然是个未知数。十五、 层次分析法的基本步骤当一个决策者在对问题进行分析时，首先要将分析对象的因素建立起彼此相关因素的层次系统结构，这种层次结构可以清晰地反映出相关因素（目标、准则、对象）的彼此关系，使得决策者能够把复杂的问题顺理成章，然后进行逐一比较、判断，从中选出最优的方案。运用层次分析法大体上分成四个步骤：建立层次结构模型；构造比较判别矩阵；单准则下层次排序及其一致性检验；层次总排序及其一致性检验。（一）建立层次结构模型层次分析法先将决策的目标、考虑的因素（评价准则）和决策对象（行动方案）按它们之间的相

29、互关系分为最高层、中间层和最低层，其中最高层称为目标层，这一层中只有一个元素，就是该问题要达到的目标或理想的结果；中间层为准则层，层中的元素为实现目标所采用的措施、政策、准则等，准则层中可以不止一层，可以根据问题规模的大小和复杂程度，分为准则层、子准则层；最低层为方案层，这一层包括了实现目标可供选择的方案。据此绘出层次结构模型图，模型中，目标、评价准则和行动方案处于不同的层次，彼此之间关系用线段表示，评价准则可细分多层。在层次结构模型中，各层均由若干因素构成，当某个层次包含因素较多时，可将该层次进一步划分成若干子层次。通常应使各层次中的各因素支配的元素一般不超过9个，这是因为支配元素过多会给两

30、两比较带来困难。一个好的层次结构模型对解决问题极为重要，因此，在构建层次结构模型时，应注意以下四点：1自上至下顺序地存在支配关系，用直线段表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系，同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系；2整个结构不受层次限制；3最高层只有一个元素，每个元素所支配元素一般不超过9个，元素过多可进一步分层；4对某些具有子层次结构可引入虚元素，使之成为典型层次结构模型。（二）构造比较判别矩阵层次结构建立后，评价者根据自己的知识、经验和判断，从第一个准则层开始向下，逐步确定各层不同因素相对于上一层因素的重要性权数。层次分析法在确定各层不同因素相对于上一层各因素的重要性权数时，通常使用

31、两两比较的方法。（三）单准则下层次排序及其一致性检验层次分析法的信息基础是比较判断矩阵。由于每个准则都支配下一层若干个因素，这样对于每一个准则及它所支配的因素都可以得到一个比较判断矩阵。因此，根据比较判断矩阵如何求出各因素对于准则的相对排序权重的过程称为单准则下的排序。计算权重的方法有多种，其中和法和根法是比较成熟并得到广泛应用的方法。1和法2根法3判断矩阵一致性检验由于客观事物的复杂性，会使我们的判断带有主观性和片面性，完全要求每次比较判断的思维标准一致是不大可能的。事实上，在构建比较判断矩阵时，我们虽然不要求判断具有一致性，但一个混乱的，经不起推敲的比较判断矩阵有可能导致决策的失误，所以我们希望在判断时应大体上的致。而上述计算权重方法，当判断矩阵过于偏离一致性时，其可靠程度也就值得怀疑了，故对于每一层次作单准则排序时，均需要作一致性的检验。（四）层次总排序及其一致性检验1层次总排序计算同一层次中所有元素对于最高层（总目标）的相对重要性标度（又称排序权重向量）称为层次总排序。2总排序一致性检验人们在对各层元素作比较时，尽管每一层中所用的比较尺度基本一致，但各层之间仍可能有所差异，而这种差异将随着层次总排序的逐渐计算而累加起来，因此需要从模型的总体上来检验这种差异尺度的累积是否显著，检验的过程称为层次总排序的一致性检验。