偏航变桨轴承项目工程咨询（参考）.docx
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1、泓域/偏航变桨轴承项目工程咨询偏航变桨轴承项目工程咨询目录第一章 工程咨询3一、 现代工程咨询方法的特点3二、 现代工程咨询方法框架5三、 工程咨询信息采集途径6四、 大数据系统和数据挖掘技术8五、 生态承载力影响因素识别及评价指标12六、 环境承载力影响因素识别及评价指标13七、 工程咨询信息采集途径14八、 大数据系统和数据挖掘技术16第二章 公司简介21一、 基本信息21二、 公司简介21三、 公司主要财务数据22第三章 项目背景分析24一、 产业环境分析24二、 电力电子技术问世保留直流用电小天地25三、 必要性分析25第四章 投资估算27一、 投资估算的编制说明27二、 建设投资估算
2、27三、 建设期利息29四、 流动资金30五、 项目总投资32六、 资金筹措与投资计划33第五章 经济效益评价35一、 基本假设及基础参数选取35二、 经济评价财务测算35三、 项目盈利能力分析39四、 财务生存能力分析42五、 偿债能力分析42六、 经济评价结论44第一章 工程咨询一、 现代工程咨询方法的特点现代工程咨询方法的特点是，定性分析和定量分析相结合，重视定量分析；静态分析与动态分析相结合，重视动态分析；统计分析与预测分析相结合，重视预测分析。定性分析与定量分析1定性分析定性分析是通过研究事物构成要素间的相互联系来揭示事物本质的方法，它是在逻辑分析、判断推理的基础上，对客观事物进行分
3、析与综合，从而找出事物发展内在规律性，确定事物的本质。在工程咨询研究中，许多难以用计量表达的场合，定性分析方法可以发挥重要作用。2定量分析定量分析是依据统计数据，选择建立合适的数学模型，计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。它是通过反映一定质的事物量的关系来揭示事物内在规律的方法，在数学、统计学、运筹学、计量学、计算机等学科基础之上，通过方程、数学图表和模型等方式来研究事物的本质。在工程咨询工作中采用定量分析的方法，对复杂事物进行数据处理，进行比较分析，可以使问题更为清晰，解决方案更精确。静态分析与动态分析1静态分析静态分析是观测和评价事物某一时点状态的一种方法。如项目评价中通过计算静态
4、投资回收期、总投资收益率、资本金净利润率等指标，可以对项目的财务效益得出初步的判断。2动态分析在工程咨询服务的各个阶段，特别是在项目决策评价阶段，要树立动态观念，如考虑资金时间价值、市场供求变化、技术发展变化、社会经济环境的变化等。现代项目财务评价一般以动态分析为主，主要进行项目现金流量分析，计算财务净现值、内部收益率等指标，并进行风险概率分析等。统计分析与预测分析1统计分析统计分析是对分析对象过去和现在的信息进行收集、整理、统计和分析。在现代工程决策研究咨询中经常需要采取多种方法和渠道，收集大量的统计数据，包括行业、区域、市场、技术、企业等的统计资料和信息，从而分析、归纳和总结事物的发展规律
5、，把握发展动向；在项目执行阶段，也需要对项目的执行情况进行监控，对投资、质量、进度等进行统计分析，并与计划进行比较，判断项目的进展情况，以便采取有针对性的应对措施，促进项目的顺利进行。2预测分析预测分析是依据分析对象过去和现在的信息，采用一定的方法，对事物未来发展趋势进行分析、推测、判断的方法。预测分析是现代工程咨询的重要方法，尤其是在投资前期决策阶段，预测分析是项目咨询的重要工作。投资项目决策是建立在对未来预测的基础上的，需要对未来的社会经济环境、产业政策走向、技术发展趋势、市场需求变化、原材料供应、配套条件约束、资金市场等进行预测。二、 现代工程咨询方法框架（一）现代工程咨询方法体系现代工
6、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
7、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。三、 工程咨询信息采集途径调查方法可分为普查与抽样调查两大类，这两类都有文案调查、实地调查、问卷调查、实验调查等几种。选择调查方法要考虑收集信息的能力、调查研究的成本、时间要求、样本控制和人员效应的控制程度。上述各种方法，各有利弊，各有适用范围。文案调查是上述各种调查方法中最简单、最一般和常用的方法，也是其他
8、调查方法的基础。实地调查能够控制调查过程，应用灵活，信息充分，但耗时长、费用多，调查对象易受心理暗示影响，不够客观。问卷调查适应范围广、简单易行、费用较低，得到了大量应用。实验调查最复杂、费用高、应用范围有限，但调查结果可信度较高。（一）文案调查法文案调查法是指对已经存在的各种资料档案，以查阅和归纳的方式进行的市场调查。文案调查法又称二手资料或文献调查。文案资料来源很多，主要有：国际组织和政府机构资料；行业资料；公开出版物；相关企业和行业网站；有关企业的内部资料。（二）问卷调查法这种方法是调查人员以面谈、电话询问、网上填表或邮寄问卷等方式，了解调查对象的行为方式，从而收集信息。问卷调查法是市场
9、调查常用方法，尤其在消费者行为调查中大量应用，其核心工作是设计问卷，实施问卷调查。（三）实地调查法此法是调查人员通过跟踪、记录调查对象的行为取得第一手资料的方法。这种方法是调查人员直接到市场或某些场所（商品展销会、商品博览会、商场等）亲身感受或借助于某些摄录设备和仪器，跟踪、记录调查对象的活动、行为和事物的特点，获取所需信息资料。（四）实验调查法该法是指调查人员在调查过程中，通过改变某些影响调查对象的因素，观察调查对象行为的变化，从而获得消费行为和某些因素之间的内在因果关系。该法主要用于消费行为的调查，企业推出新产品、改变产品外形和包装、调整产品价格、改变广告方式时，都可以用这种方法。四、 大
10、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，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
11、，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），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
12、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
13、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
14、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
15、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。五、 生态承载力影响因素识别及评价指标生态承载力的主要影响
16、因素包括生态保护红线与管控要求，生态系统的类型（森林、草原、荒漠、冻原、湿地、水域、海洋、农田、城镇等）及其结构、功能和过程，植物区系与主要植被类型，珍稀、濒危、特有、狭域野生动植物的种类、分布和生境状况，主要生态问题的类型、成因、空间分布、发生特点等。主要评价指标包括植被覆盖率、森林覆盖率、自然保护区覆盖率、城市建成区绿化覆盖率、生物丰度指数、景观破碎度等。六、 环境承载力影响因素识别及评价指标（）水环境承载力水环境承载力是在一定经济社会和科学技术发展水平条件下，以生态、环境健康发展和社会经济可持续发展协调为前提，区域水环境系统能够支撑社会经济可持续发展的合理规模。主要影响因素包括水功能区划
17、、海洋功能区划、近岸海域环境功能区划、保护目标及各功能区水质达标情况，主要水污染因子和特征污染因子、水环境控制单元主要污染物排放现状及允许排放量、环境质量改善目标要求，地表水控制断面位置及达标情况，主要水污染源分布和污染贡献率（包括工业、农业和生活污染源）等。主要评价指标包括万元工业增加值废水排放量、工业废水达标排放率、污径比、主要水污染物排放强度等。（二）大气环境承载力大气环境承载力是在某一时期、某一区域，环境对人类活动所排放大气污染物的最大可能负荷的支撑阈值。主要影响因素包括大气环境功能区划、保护目标及各功能区环境空气质量达标情况，主要大气污染因子和特征污染因子、大气环境控制单元主要污染物
18、排放现状及允许排放量、环境质量改善目标要求，主要大气污染源分布和污染贡献率（包括工业、农业和生活污染源）等。主要评价指标包括空气优良率和主要大气污染物排放强度等。（三）土壤环境承载力土壤环境承载力是在维持土壤环境系统功能结构不发生变化的前提下，其所能承受的人类作用在规模、强度和速度上的限值。主要影响因素包括土壤主要理化特征，主要土壤污染因子和特征污染因子，土壤环境质量达标情况，土壤污染风险防控区及防控目标等。主要评价指标包括土壤环境质量达标率等。七、 工程咨询信息采集途径调查方法可分为普查与抽样调查两大类，这两类都有文案调查、实地调查、问卷调查、实验调查等几种。选择调查方法要考虑收集信息的能力
19、、调查研究的成本、时间要求、样本控制和人员效应的控制程度。上述各种方法，各有利弊，各有适用范围。文案调查是上述各种调查方法中最简单、最一般和常用的方法，也是其他调查方法的基础。实地调查能够控制调查过程，应用灵活，信息充分，但耗时长、费用多，调查对象易受心理暗示影响，不够客观。问卷调查适应范围广、简单易行、费用较低，得到了大量应用。实验调查最复杂、费用高、应用范围有限，但调查结果可信度较高。（一）文案调查法文案调查法是指对已经存在的各种资料档案，以查阅和归纳的方式进行的市场调查。文案调查法又称二手资料或文献调查。文案资料来源很多，主要有：国际组织和政府机构资料；行业资料；公开出版物；相关企业和行
20、业网站；有关企业的内部资料。（二）问卷调查法这种方法是调查人员以面谈、电话询问、网上填表或邮寄问卷等方式，了解调查对象的行为方式，从而收集信息。问卷调查法是市场调查常用方法，尤其在消费者行为调查中大量应用，其核心工作是设计问卷，实施问卷调查。（三）实地调查法此法是调查人员通过跟踪、记录调查对象的行为取得第一手资料的方法。这种方法是调查人员直接到市场或某些场所（商品展销会、商品博览会、商场等）亲身感受或借助于某些摄录设备和仪器，跟踪、记录调查对象的活动、行为和事物的特点，获取所需信息资料。（四）实验调查法该法是指调查人员在调查过程中，通过改变某些影响调查对象的因素，观察调查对象行为的变化，从而获
21、得消费行为和某些因素之间的内在因果关系。该法主要用于消费行为的调查，企业推出新产品、改变产品外形和包装、调整产品价格、改变广告方式时，都可以用这种方法。八、 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
22、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；数据挖掘的结果不易解释
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