聚氨酯封边岩棉复合板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/聚氨酯封边岩棉复合板工程项目数据分析与挖掘聚氨酯封边岩棉复合板工程项目数据分析与挖掘一、 基本概念现代工程咨询是遵循独立、公正、科学的原则，综合运用多学科知识、工程实践经验、现代科学管理方法，在经济社会发展、生态建设与环境保护、资源开发与有效利用以及境内外各类投资建设项目决策与实施活动中，为投资者和政府部门提供阶段性或全过程咨询和管理的智力服务。现代工程咨询具有综合性、系统性和跨学科、多专业等特点。因此，现代工程咨询方法是融合工程、技术、经济、管理、财务和法律等专业知识和分析方法在工程咨询领域综合运用的方法体系。现代工程咨询服务范围包括：1，规划咨询：含国家、省（区、市）和县（区、市

2、）（包括各类开发区、产业园区、高新区等）经济社会发展总体规划、专项规划（包括产业发展规划、基础设施规划、生态环境保护规划等）和区域规划“三级三类”规划以及企业发展战略规划的编制；2，项目咨询：含项目投资机会研究、投融资策划（商业计划书），项目建议书（预可行性研究报告）、项目可行性研究报告、项目申请报告、资金申请报告的编制，市场研究、行业分析、厂址选择和方案技术经济比选等专题研究报告的编写，政府和社会资本合作（PPP）项目咨询等；3，评估咨询：各级政府部门、开发区、银行、投资机构和有关企事业单位委托的对规划、项目建议书、可行性研究报告、项目申请报告、资金申请报告、PPP项目实施方案、初步设计的评

3、估，规划和项目中期评估、后评价，项目概预决算审查，及其他履行投资管理职能所需的专业技术服务；4，全过程工程咨询：采用多种服务方式组合，为项目决策、实施和运营持续提供局部或整体解决方案以及管理服务。二、 项目概述（一）项目基本情况1、项目名称：聚氨酯封边岩棉复合板工程项目2、承办单位名称：xx投资管理公司3、项目性质：新建4、项目建设地点：xxx5、项目联系人：向xx（二）主办单位基本情况公司在“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

4、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。展望未来，公司将围绕企业发展目标的实现，在“梦想、责任、忠诚、一流”核心价值观的指引下，围绕业务体系、管控体系和人才队伍体系重塑，推动体制机制改革和管理及业务模式的创新，加强团队能力建设，提升核心竞争力，努力把公司打造成为国内一流的供应链管理平台。公司在发展中始终坚持以创新为源动力，不断投入巨资引入先进研发设备，更新思想观念，依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势，不断加大新产品的研发力度，以实现公司的永续经营和品牌发展。经过多

5、年的发展，公司拥有雄厚的技术实力，丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系，综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今，始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进，以技术领先求发展的方针。（三）项目建设选址及用地规模本期项目选址位于xxx，占地面积约95.00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。三、 项目总投资及资金构成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43950.80万元，其中：建设投资34650.42万元，占项目总投

6、资的78.84%；建设期利息372.31万元，占项目总投资的0.85%；流动资金8928.07万元，占项目总投资的20.31%。四、 资金筹措方案（一）项目资本金筹措方案项目总投资43950.80万元，根据资金筹措方案，xx投资管理公司计划自筹资金（资本金）28754.66万元。（二）申请银行借款方案根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额15196.14万元。五、 项目预期经济效益规划目标1、项目达产年预期营业收入（SP）：94900.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：72047.96万元。3、项目达产年净利润（NP）：16757.19万元。4、财务内部收益率（FIRR）：31.

7、20%。5、全部投资回收期（Pt）：4.64年（含建设期12个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：28158.53万元（产值）。六、 项目建设进度规划项目计划从可行性研究报告的编制到工程竣工验收、投产运营共需12个月的时间。七、 项目背景分析聚氨酯封边岩棉复合板是以不燃性结构岩棉为芯材，以镀锌或镀铝锌彩色涂层钢板为饰面，两端聚氨酯封边，通过专业开发的粘胶剂，二者形成相互作用复合而成的高品质节能建筑板材。它集防火、保温隔热、隔噪音与美观装饰性于一体。聚氨酯封边岩棉复合板又称新型岩棉夹芯板，也叫聚氨酯侧封岩棉复合板、聚氨酯侧封岩棉夹芯板、聚氨酯封边岩棉夹芯板、新型岩棉节能保温板、新型岩棉复合板、

8、金属面新型岩棉复合板等。聚氨酯双侧封岩棉夹芯板，利用了聚氨酯产品优异的防水性克服了岩棉易吸水潮解的缺点，在物理性能上有效延长了产品的使用寿命。是结合了聚氨酯及岩棉的特点。广泛用于钢结构厂房、电厂、电力设备公司、汽车展厅、水泥库房、钢结构办公室、机场候机楼、火车站、体育场馆、大型超市、物流中心等钢结构建筑。八、 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

9、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。

10、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

11、；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。九、 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

12、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，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

13、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），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

14、，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

15、、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

16、，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向量对照，将符合要求的信息交给用户。