胶管工程项目数据分析与挖掘（工程项目组织与管理）.docx

《胶管工程项目数据分析与挖掘（工程项目组织与管理）.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《胶管工程项目数据分析与挖掘（工程项目组织与管理）.docx（13页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、泓域咨询/胶管工程项目数据分析与挖掘胶管工程项目数据分析与挖掘一、 项目名称及项目单位项目名称：胶管工程项目项目单位：xxx（集团）有限公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xx，占地面积约75.00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、 建设规模该项目总占地面积50000.00（折合约75.00亩），预计场区规划总建筑面积93227.20。其中：主体工程56625.25，仓储工程24119.20，行政办公及生活服务设施8411.75，公共工程4071.00。四、 项目建设进度结合该项目建设的实际工作情况，xxx（集团）

2、有限公司将项目工程的建设周期确定为24个月，其工作内容包括：项目前期准备、工程勘察与设计、土建工程施工、设备采购、设备安装调试、试车投产等。五、 建设投资估算（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36726.57万元，其中：建设投资29887.09万元，占项目总投资的81.38%；建设期利息745.67万元，占项目总投资的2.03%；流动资金6093.81万元，占项目总投资的16.59%。（二）建设投资构成本期项目建设投资29887.09万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用26516.24万元，工程建设其他

3、费用2526.26万元，预备费844.59万元。六、 项目主要技术经济指标（一）财务效益分析根据谨慎财务测算，项目达产后每年营业收入60200.00万元，综合总成本费用51029.95万元，纳税总额4629.41万元，净利润6684.58万元，财务内部收益率11.47%，财务净现值-3211.64万元，全部投资回收期7.21年。（二）主要数据及技术指标表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积50000.00约75.00亩1.1总建筑面积93227.20容积率1.861.2基底面积29500.00建筑系数59.00%1.3投资强度万元/亩395.332总投资万元36726.572.1建

4、设投资万元29887.092.1.1工程费用万元26516.242.1.2工程建设其他费用万元2526.262.1.3预备费万元844.592.2建设期利息万元745.672.3流动资金万元6093.813资金筹措万元36726.573.1自筹资金万元21508.933.2银行贷款万元15217.644营业收入万元60200.00正常运营年份5总成本费用万元51029.956利润总额万元8912.777净利润万元6684.588所得税万元2228.199增值税万元2143.9410税金及附加万元257.2811纳税总额万元4629.4112工业增加值万元16731.0613盈亏平衡点万元275

5、91.29产值14回收期年7.21含建设期24个月15财务内部收益率11.47%所得税后16财务净现值万元-3211.64所得税后七、 项目背景分析我国软管工业在近十年里生产获得了长足的进展，软管用的弹性体，增强用的钢丝和纤维的品种和数量也都有明显的增多。目前用于生产软管用的橡胶和弹性体有几十种之多，常用的有：天然橡胶、丁苯橡胶、三元乙丙橡胶、丁腈橡胶、氢化丁腈橡胶、氯丁橡胶、氯磺化聚乙烯，氯化聚乙烯和氟橡胶。另外某些热塑性弹性体，例如乙烯丙烯酸弹性体、聚丙烯酸弹性体也都获得了应用。这表明所生产的软管品种有了明显的增多，另外软管用的增强材料也有了更多的选择。纤维和钢丝的品级基本可以满足软管生产

6、的需求。在生产输空气、输水低压软管时仍旧以人造丝、聚酯纤维作为增强材料，而在生产中高压液压软管时仍以钢丝作为软管的增强材料，所选用的钢丝，依所生产的液压软管压力和尺寸不同，钢丝直径从0.20mm到0.80mm之间不等。在生产大口径软管时还要选用钢丝帘线和扁钢丝作增强材料，具有高强度、致密性和抗疲劳性能。目前从软管行业上看，所采用的成型工艺与国外一样，也是硬芯法，软芯法和无芯法三种，用软芯法和无芯法生产软管的较多。从硫化工艺上看，绝大多数仍采用缠尼龙水包布后进行蒸汽硫化。在近十年里尼龙水包布已经取代了纯棉水包布,用锦纶布带已经在国内众多胶管厂家获得成功，这是一个提高软管外观质量的一个佳措施。用尼

7、龙水包布包缠的软管外观质量完全符合HG218591橡胶软管外观质量标准的要求。随着合成橡胶用量的增加，液压软管，高压树脂软管，油田用软管，汽车工业用软管，还有大口径、大长度软管都相继工业化生产，以钢丝或纤维编织和缠绕结构的比重大为增加，与世界软管工业的先进水平差距大为缩短。我国软管行业所用的设备大部分为国产设备，70年代末，随着钢丝编织和缠绕增强的软管在国内少数厂家生产并开始投入市场，受到用户的欢迎，这种类型软管的生产受到了重视。国内软管行业有40余家，从国外引进软管生产线或单机设备，促进了生产的发展。从1985年起，国内软管厂家开始引进国外设备，如沈阳第四橡胶厂引进WSW型钢丝缠绕机1台，2

8、25型钢丝编织机1台，RB2型编织机4台。青岛第六橡胶厂引进MR型编织机4台，广州胶管厂引进225型钢丝编织机2台，上海橡胶总厂引进MR型编织机2台，RB2型编织机2台。山东枣庄橡胶厂引进MR型编织机7台。西北橡胶厂引进MR型编织机2台，RB2型编织机1台。重庆中南橡胶厂引进MR型编织机2台，RB2型编织机1台。齐齐哈尔橡胶厂引进225型钢丝编织机1台。河南平顶山胶管厂引进RB2型编织机1台。沈阳橡胶研究院引进WSW型钢丝缠绕机1台。北京橡胶二厂从瑞士引进了年产量为100万米缠绕增强的胶管热空气连续硫化生产线，南京7425工厂从意大利引进了年产400万根高档制软管和200万根空调软管的生产线；

9、可满足300万辆汽车配套用，江西宜春橡胶厂从英国引进了年产量为4.5万米的制动编织软管生产线，邯郸橡胶厂从美国引进了SE18型高速缠绕机，沈阳胶管总厂从德国引进了HM604型双梭园织机生产消防水龙带，重庆中南橡胶厂从西班牙引进了一条年生产能力为150200万标米的针织软管微波硫生产线。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，就是利用若干数字特征全

10、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。选择模型时，应全面考

11、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；提出论据；得出结论

12、。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。大数据是数据挖掘产生与

13、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；数据挖掘的结果不易解释，着

14、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，商业数据往往较多，

15、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、是否可用。（8）知

16、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，通过归纳学习、机器

17、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）

18、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。十、 现代工程咨询方法框架（一）现代工程咨询方法体系现代工程咨询方法体系包括哲学方法、逻辑方法和学科方法。哲学方法一般是辩证地分析事物的两面性，包括它的优点和缺点、正面效应和反面效应；逻辑方法是用概念、判断、推理、假说等逻辑思维形式，对事物进行归纳、演绎、综合；学科方法是利用各种学科中常用的研究方法，包括文献法、观察法、访谈法、问卷法、测量法和实验法、价值工程方法、网络控制方法、市场调查研究方法、战略规划研究方法、财务评价方法、经济评价方法、风险分析方法等。（二）常用现代工程咨询方法基于咨询工程师的基本能力要求，以项目周期的全过程咨询服务为主线，重点集中于投资项目前期咨询服务领域，常用的现代工程咨询方法包括综合分析、规划咨询、市场分析、项目评价、项目管理等五大类，每一大类中又包括若干具体方法。需要说明的是，虽然我们将某一具体方法归于某一大类名下，但其并不是仅限应用于此类项目咨询领域，亦可应用于其他项目咨询中。如利益相关者分析法，经常应用于规划咨询，同时也常用于社会评价；如德尔菲法，不仅应用于市场预测，同时也应用于规划咨询、社会评价等。