商用冰箱项目数据采集分析(模板).docx
《商用冰箱项目数据采集分析(模板).docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《商用冰箱项目数据采集分析(模板).docx(20页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、CMC.泓域咨询/数据采集分析商用冰箱项目数据采集分析目录第一章 宏观环境分析3第二章 数据采集分析与知识管理4一、 时间数据分析方法4二、 数据分析与挖掘概述7第三章 行业背景分析10第四章 公司简介12一、 基本信息12二、 公司简介12三、 公司主要财务数据13第五章 项目基本情况15一、 项目名称及建设性质15二、 项目承办单位15三、 项目实施的可行性16四、 项目建设选址17五、 建筑物建设规模18六、 项目总投资及资金构成18七、 资金筹措方案18八、 项目预期经济效益规划目标19九、 项目建设进度规划19第一章 宏观环境分析实现“十三五”时期的发展目标,必须全面贯彻“创新、协调
2、、绿色、开放、共享、转型、率先、特色”的发展理念。机遇千载难逢,任务依然艰巨。只要全市上下精诚团结、拼搏实干、开拓创新、奋力进取,就一定能够把握住机遇乘势而上,就一定能够加快实现全面提档进位、率先绿色崛起。第二章 数据采集分析与知识管理一、 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
3、们看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
4、量的相关关系。时间序列的趋势与波动称为“模式”,时间序列分析首要要识别其模式,然后用适当的曲线拟合。拟合模式的各种参数根据按“最优预测”原则估算出的时间序列数字特征(期望值、方差、协方差、自相关函数)等确定。2.时间序列成分时间序列常含有4种成分:趋势、季节变动、规则波动和不规则波动。所谓趋势,是长期持续向上或持续向下的倾向。季节变动,是实际过程受气候、市场状况、节假日或风俗习惯等影响而呈现的周期性波动。规则波动,是周期不等的变动,呈涨落交替之状。波动的周期可能很长,但与趋势不同。不规则波动,是时间序列除去趋势、季节变动和周期波动之后的波动。不规则波动总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种
5、波浪形或震荡式的变动。时间序列经常是各种周期成分的叠加,例如地震或人工地震波的记录。这样的序列要做频域分析。频域分析确定时间序列各周期成分称为“谱”或“功率谱”的能量分布形态。频域分析又称谱分析。谱分析的重要内容就是通过序列的周期图()的极值点寻找各种分量的周期。3时间序列建模时间序列建模一般有如下几个步骤(1)取得时间序列样本。(2)将样本点画成图,进行相关分析。时间序列图形可显示出变化趋势和周期,并发现离群点和转折点。若离群点确实为观测值,建模时应加以考虑,若非,应加以调整。转折点指时间序列趋势突变的点。如果发现转折拐点,则在建模时须分段用不同的模型拟合时间序列,例如用门限回归模型。(3)
6、模式识别与拟合。时间序列模式众多。小样本可用趋势模型、季节模型加上随机误差拟合。对于样本容量(即观测值个数)大于50的平稳时间序列,可用ARMA(自回归移动平均)模型拟合。非平稳时间序列可经差分化为平稳时间序列,再用ARMA模型拟合。(4)预测未来。利用建成的模型预测时间序列未来值。4时间序列常用模型(1)ARMA模型(2)回归模型二、 数据分析与挖掘概述(一)信息分析信息分析是根据咨询问题的具体需要,对与之有关的信息进行整理、鉴别、评价、分析和综合,以便取得咨询所需新信息的过程。信息分析有如下几种用途:1跟踪。所谓跟踪,就是及时了解各领域新动向、新发展,从而发现问题、提出问题。2比较。比较各
7、种事物的内部矛盾之后,把握事物间的联系,认识事物的本质,从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。3预测。利用已掌握的信息、知识和手段,推断事物的未来或未知方面。4评价。进行评价时应选择合适的变量和评价指标,应当考虑评价对象之间的可比性。信息分析所用方法,可分为定性和定量分析两种。定性方法主要靠逻辑推理;而定量方法涉及数据间的数量关系,要建立数学模型,计算、求解。如今,信息越来越复杂,定性与定量分析已无法单独奏效,只能越来越多地结合起来。(二)数据分析数据分析是信息分析的一部分,数据分析是对收集数据进行系统的分析,建立适当的模型,揭示数据中隐含的技术、经济、社会和其他关系,以及发展趋势,为有
8、关的咨询活动提交的有用的数字、信息或建议。数据分析的对象可分为时间序列和截面数据。如企业历年的咨询收入、利润总额等就是时间序列。截面数据是在同一时间的数据,如企业同一年咨询业务数目、营业额、费用、收入、人工耗费等。两种数据都要注意样本容量大小。对于截面数据,常用线性或非线性回归模型体现数据之间的各种关系。数据分析属定量分析,包括数据统计分析、时间数据分析、空间数据分析。(三)数据挖掘数据挖掘就是从数据中挖掘出隐含、先前未知、有潜在用途,最终可为人理解的关系、模式、趋势和其他有用信息,并建立模型,用于预测、判断或决策,帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策的过程。数据挖掘广泛应用于制造、金融、
9、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、风险防范、供应链管理、竞争优势分析、部门分析等领域。数据挖掘要用到统计分析、人工智能、数据库和神经网络等方面的知识,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等。数据挖掘需要用户参与,并非某种单一工具、技术或软件即可独自完成。另一方面,并非所有信息查询都可视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别记录,或用搜索引擎查找互联网特定的网页,属于信息检索,不能视为数据挖掘。当然,数据挖掘技术也有强大的信息检索能力。第三章 行业背景分析商用冰箱一般指商超、冷饮店、冻货店、酒店、餐馆等商业经营渠道用于储存冰淇淋、饮料、乳品、速冻食品、食品
10、材料等的制冷设备。随着应用领域的拓展,商用冰箱也用于储存药品、医疗卫生用品、疫苗、酶、激素、干细胞、血小板、精液、移植的皮肤等,广泛适用于科研院校、医疗卫生、生物制药、药房、制药厂、血站、防疫站、卫生所、畜牧兽医站等诸多行业。商用冰箱一般分为商用冷藏冰箱、商用冷冻冰箱、商用冷藏冷冻冰箱、商用冷藏冷冻互换冰箱等。此外,商用冰箱按照使用对象不同,还可以分为商超冰箱、厨房冰箱、生鲜冰箱、冰淇淋冰箱、啤酒/饮料冰箱、医用冰箱等;按照制冷方式不同,可以分为直冷式和风冷式两种。目前,中国商用冰箱行业发展已经步入成熟期,产品在市场上销售量和利润都逐渐趋于稳定的阶段。在该阶段,商用冰箱技术已经趋于稳定,并已经
11、实现规模化生产,潜在的购买者也逐渐转向为现实的购买者,市场的需求量已经趋于饱和,同类产品或改良产品纷纷进入市场,商用冰箱的市场竞争激烈。2011-2016年,受宏观经济放缓及市场饱和度增加等因素的影响,中国商用冰箱行业市场规模增速放缓,2014年降至负值。其中,2011年,中国商用冰箱行业市场规模为299亿元,同比增长7.5%;2016年,中国商用冰箱行业市场规模为302亿元,同比增长0.9%。在中国商用冰箱市场中,啤酒/饮料冰箱在总市场中的比例最大,占比为24.16%;厨房冰箱次之,占比为19.07%;生鲜冰箱在总市场中的比例也较大,占比为18.64%;商超冰箱、冰激凌冰箱、医用冰箱以及其他
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 商用 冰箱 项目 数据 采集 分析 模板
限制150内