油页岩公司数据采集分析(参考).docx
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1、CMC.泓域咨询/数据采集分析油页岩公司数据采集分析xxx(集团)有限公司目录第一章 公司概况3一、 公司基本信息3二、 公司主要财务数据3第二章 数据采集分析与知识管理5一、 工程咨询企业知识管理5二、 大数据系统和数据挖掘技术10第三章 宏观环境分析15第四章 行业背景分析16第五章 项目基本情况18一、 项目名称及建设性质18二、 项目承办单位18三、 项目实施的可行性19四、 项目建设选址20五、 建筑物建设规模21六、 项目总投资及资金构成21七、 资金筹措方案21八、 项目预期经济效益规划目标21九、 项目建设进度规划22第一章 公司概况一、 公司基本信息1、公司名称:xxx(集团
2、)有限公司2、法定代表人:董xx3、注册资本:810万元4、统一社会信用代码:xxxxxxxxxxxxx5、登记机关:xxx市场监督管理局6、成立日期:2014-8-57、营业期限:2014-8-5至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx9、经营范围:从事油页岩相关业务(企业依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)二、 公司主要财务数据表格题目公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额7527.366021.895645.52负债总额4017
3、.133213.703012.85股东权益合计3510.232808.182632.67表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入25758.7620607.0119319.07营业利润5088.214070.573816.16利润总额4502.403601.923376.80净利润3376.802633.902431.30归属于母公司所有者的净利润3376.802633.902431.30第二章 数据采集分析与知识管理一、 工程咨询企业知识管理(一)知识管理及知识管理的组织1知识管理的概念日益激烈的竞争以及其他众多因素对工程咨询企业知识的数量与质量提出了更
4、高的要求。从某种意义上说,知识管理是咨询企业最重要的能力。经常有人将知识管理与信息管理混为一谈。信息是知识的来源,但不一定成为知识。要想从信息中提炼知识,需要有意识地开展必要的活动,使信息经过大脑的处理、加工与提炼。知识管理,是建立一套制度,开展一系列活动,获取、记录、整合、存取、更新和创新知识,以适当的形式为咨询企业所掌握,成为企业知识积累中的一部分,用来为客户、社会创造价值,不至随着企业活动的结束或停止或因当事人的离开而流失。知识管理可以延伸到人在知识方面的行为、企业管理制度与企业文化等方面。简而言之,知识管理就是对知识提炼、创造、共享和积累,以及应用等过程进行规划、实施和控制的活动。2,
5、知识管理的必要性知识管理能够减少重复劳动,增强企业的记忆,丰富咨询企业的智慧。知识管理在全球迅猛发展的原因在于:(1)竞争。市场竞争日益激烈,创新速度加快。咨询企业必须不断获得新知识,利用知识为企业和社会创造价值。要走向世界,就必须掌握与世界交流,以及获取、创造与转换知识的能力。企业文化对企业学习能力影响极大,必须摆脱封闭、保守、不思进取的陈旧文化,转变成学习型企业,才能在竞争中立于不败之地。(2)以客户为中心。企业要为客户创造价值。(3)员工流动。如果企业不能及时妥善地处理,就会丧失员工在本企业工作期间获得的知识。很多咨询企业,当某专业骨干离职后,在相当长一段时间内,无法正常开展该专业的业务
6、,给企业和客户造成了损失。(4)不确定性。咨询企业内外不确定因素众多,市场竞争使咨询企业不能确保客户上门。当前的世界,新技术频出,更新加快,咨询企业不能确信自己为客户提出的技术方案一定成功。企业及其成员获取和使用知识的能力成为企业生存与发展的决定性因素,知识已成为企业获取竞争优势的基础与稀缺资产。3知识管理的组织工程咨询企业必须建立知识管理需要的组织,明确必要的角色及其职责、权限和相互关系,并分派给适当人员。必须制订管理方针、目标以及实现这些目标所需要的规章制度。此外,还要设立必要的知识库、多渠道知识收集系统等。知识管理需要长期坚持并且努力使其成为企业文化的一部分。知识管理体系应当具备如下特征
7、:(1)以人为本。知识管理要以人为本,咨询企业应充分发动每个部门、每一员工,贡献自己掌握的信息与知识,使之成为企业的知识与智慧。(2)以无形资产为主要对象。知识管理比以往任何管理形式都更重视知识资产。(3)无间断的循环。在企业存续期间,知识管理是一个不间断的“积累一创造一应用一再积累一再创造一再应用”的循环过程(4)以提炼隐性知识为主。知识管理对象有显性和隐性知识,但以提炼隐性知识为重点,设法将隐性知识转换为易于企业内共享的知识。研究表明,大多数企业,有序、关系清楚,可供员工参考的信息与知识只占自身拥有总量的10%,其他90%存在员工个人大脑之中,且难于用语言、文字或图形清楚地表达出来供企业使
8、用。一旦这些人流失,企业将蒙受巨大损失。(5)以创新为目标。知识管理以创新,以建立创造新知识平台为目标,创新和孕育新智慧是知识管理的标志。(6)建立学习型组织。便于知识管理的组织与叠床架屋的层级组织不同,只有中间层次简单的“扁平”、开放学习型组织,才有利于知识管理。知识管理必须利用先进的信息技术与工具。有些咨询企业已按自身的发展战略及管理体制建立了独特的知识管理系统。与信息管理一样,知识管理也应具备安全管理功能,保护本企业掌握的知识不受损害。(二)知识管理原则与功能1知识管理原则(1)积累原则。知识积累是实施知识管理的基础(2)共享原则。咨询企业应使每一员工都能接触和使用公司的知识和信息。(3
9、)交流原则。知识管理的核心是要在企业内部建立有利于交流的结构和文化,消除员工之间的交流的障碍。知识交流在上述原则中处于最高层次。2知识管理功能知识管理要获得成功,需要有完整的知识管理制度。该制度应具备的主要功能如下:(1)能够清楚地了解企业已有何种知识,还需要何种知识;(2)要能够及时将知识传递给真正需要的人;(3)一定要使需要知识的人能够获取;不断生产新知识,并使整个企业的人能够使用;(4)确保进入企业的知识可靠、有生命力;(5)定期检查企业的知识是否仍然有效;(6)改造企业文化,建立激励机制,为知识管理创造便利条件。(三)内部交流与共享咨询企业内部的知识交流一方面可以让不同项目组之间交流咨
10、询方法和经验,促进隐性知识的提炼;另一方面也便于彼此加深了解和信任,促进合作,促进知识的创新与共享。知识共享有多种方式,例如即时通信、培训与及时交流会等。知识共享将分散于各部门和各员工头脑中的知识汇集起来,将知识孤岛连成大陆,产生孤岛无法产生的价值。交流可以最大限度地使知识和经验得到融合和升华,也是使旧知识得以发展、新知识得以产生的催化剂。咨询企业应当成为学习型组织,内部的知识交流是员工学习与组织学习的重要方式。咨询单位应当建立适当的激励制度,促进知识共享,在共享中充实。企业的知识管理规章和制度,应当全面鼓励各部门奉献自己的知识,与他人共享。只有这样,才有利于企业的知识积累。四)知识管理成效的
11、评估咨询企业知识管理的好坏与成效,可从以下几个方面评估:1人力资源:培训费用、员工向心力与经验;2创新成果:研发费用、员工创新态度与比率、咨询业务的更新、知识产权;3客户态度:服务质量、合作时间、咨询次数、销售额等。二、 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、
12、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,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。(
13、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
14、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。(
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