驱动桥工程项目数据分析与挖掘(工程项目管理).docx
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1、泓域咨询/驱动桥工程项目数据分析与挖掘驱动桥工程项目数据分析与挖掘xx投资管理公司一、 项目名称及投资人(一)项目名称驱动桥工程项目(二)项目投资人xx投资管理公司(三)建设地点本期项目选址位于xxx(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xxx(以选址意见书为准),占地面积约34.00亩。(二)项目实施进度本期项目建设期限规划12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14427.00万元,其中:建设投资11365.15万元,占项目总投资的78.78%;建设期利息136.88万元,占项目总投资的0.95%;流
2、动资金2924.97万元,占项目总投资的20.27%。(四)资金筹措项目总投资14427.00万元,根据资金筹措方案,xx投资管理公司计划自筹资金(资本金)8840.06万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额5586.94万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):30100.00万元。2、年综合总成本费用(TC):24499.83万元。3、项目达产年净利润(NP):4090.02万元。4、财务内部收益率(FIRR):20.80%。5、全部投资回收期(Pt):5.67年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):12207.36万元(产值)。(六)主要经济技
3、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22667.00约34.00亩1.1总建筑面积33005.59容积率1.461.2基底面积14053.54建筑系数62.00%1.3投资强度万元/亩318.112总投资万元14427.002.1建设投资万元11365.152.1.1工程费用万元9819.092.1.2工程建设其他费用万元1207.542.1.3预备费万元338.522.2建设期利息万元136.882.3流动资金万元2924.973资金筹措万元14427.003.1自筹资金万元8840.063.2银行贷款万元5586.944营业收入万元30100.00正常运营年份5总成本费用
4、万元24499.836利润总额万元5453.367净利润万元4090.028所得税万元1363.349增值税万元1223.3710税金及附加万元146.8111纳税总额万元2733.5212工业增加值万元9406.6813盈亏平衡点万元12207.36产值14回收期年5.67含建设期12个月15财务内部收益率20.80%所得税后16财务净现值万元3391.06所得税后三、 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
5、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
6、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
7、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。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
8、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
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