展柜工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析與挖掘（工程項(xiàng)目組織與管理）

1、泓域咨詢/展柜工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析與挖掘展柜工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析與挖掘一、 項(xiàng)目名稱及投資人（一）項(xiàng)目名稱展柜工程項(xiàng)目（二）項(xiàng)目投資人xx有限公司（三）建設(shè)地點(diǎn)本期項(xiàng)目選址位于xxx（以選址意見書為準(zhǔn)）。二、 結(jié)論分析（一）項(xiàng)目選址本期項(xiàng)目選址位于xxx（以選址意見書為準(zhǔn)），占地面積約91.00畝。（二）項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)度本期項(xiàng)目建設(shè)期限規(guī)劃24個(gè)月。（三）投資估算本期項(xiàng)目總投資包括建設(shè)投資、建設(shè)期利息和流動(dòng)資金。根據(jù)謹(jǐn)慎財(cái)務(wù)估算，項(xiàng)目總投資30844.35萬元，其中：建設(shè)投資25238.58萬元，占項(xiàng)目總投資的81.83%；建設(shè)期利息630.89萬元，占項(xiàng)目總投資的2.05%；流動(dòng)資金4974.88萬元，

2、占項(xiàng)目總投資的16.13%。（四）資金籌措項(xiàng)目總投資30844.35萬元，根據(jù)資金籌措方案，xx有限公司計(jì)劃自籌資金（資本金）17969.03萬元。根據(jù)謹(jǐn)慎財(cái)務(wù)測(cè)算，本期工程項(xiàng)目申請(qǐng)銀行借款總額12875.32萬元。（五）經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)1、項(xiàng)目達(dá)產(chǎn)年預(yù)期營(yíng)業(yè)收入（sp）：51900.00萬元。2、年綜合總成本費(fèi)用（tc）：41988.44萬元。3、項(xiàng)目達(dá)產(chǎn)年凈利潤(rùn)（np）：7240.97萬元。4、財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率（firr）：16.88%。5、全部投資回收期（pt）：6.37年（含建設(shè)期24個(gè)月）。6、達(dá)產(chǎn)年盈虧平衡點(diǎn)（bep）：22556.99萬元（產(chǎn)值）。（六）主要經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)一覽表序

3、號(hào)項(xiàng)目單位指標(biāo)備注1占地面積60667.00約91.00畝1.1總建筑面積91523.08容積率1.511.2基底面積33366.85建筑系數(shù)55.00%1.3投資強(qiáng)度萬元/畝256.592總投資萬元30844.352.1建設(shè)投資萬元25238.582.1.1工程費(fèi)用萬元20926.762.1.2工程建設(shè)其他費(fèi)用萬元3613.402.1.3預(yù)備費(fèi)萬元698.422.2建設(shè)期利息萬元630.892.3流動(dòng)資金萬元4974.883資金籌措萬元30844.353.1自籌資金萬元17969.033.2銀行貸款萬元12875.324營(yíng)業(yè)收入萬元51900.00正常運(yùn)營(yíng)年份5總成本費(fèi)用萬元41988.44

4、6利潤(rùn)總額萬元9654.637凈利潤(rùn)萬元7240.978所得稅萬元2413.669增值稅萬元2141.1010稅金及附加萬元256.9311納稅總額萬元4811.6912工業(yè)增加值萬元16075.6013盈虧平衡點(diǎn)萬元22556.99產(chǎn)值14回收期年6.37含建設(shè)期24個(gè)月15財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率16.88%所得稅后16財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值萬元3246.80所得稅后三、 基本概念現(xiàn)代工程咨詢是遵循獨(dú)立、公正、科學(xué)的原則，綜合運(yùn)用多學(xué)科知識(shí)、工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)代科學(xué)管理方法，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、生態(tài)建設(shè)與環(huán)境保護(hù)、資源開發(fā)與有效利用以及境內(nèi)外各類投資建設(shè)項(xiàng)目決策與實(shí)施活動(dòng)中，為投資者和政府部門提供階段性或全過程咨詢和

5、管理的智力服務(wù)?，F(xiàn)代工程咨詢具有綜合性、系統(tǒng)性和跨學(xué)科、多專業(yè)等特點(diǎn)。因此，現(xiàn)代工程咨詢方法是融合工程、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、管理、財(cái)務(wù)和法律等專業(yè)知識(shí)和分析方法在工程咨詢領(lǐng)域綜合運(yùn)用的方法體系?，F(xiàn)代工程咨詢服務(wù)范圍包括：1，規(guī)劃咨詢：含國家、?。▍^(qū)、市）和縣（區(qū)、市）（包括各類開發(fā)區(qū)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、高新區(qū)等）經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展總體規(guī)劃、專項(xiàng)規(guī)劃（包括產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃等）和區(qū)域規(guī)劃“三級(jí)三類”規(guī)劃以及企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的編制；2，項(xiàng)目咨詢：含項(xiàng)目投資機(jī)會(huì)研究、投融資策劃（商業(yè)計(jì)劃書），項(xiàng)目建議書（預(yù)可行性研究報(bào)告）、項(xiàng)目可行性研究報(bào)告、項(xiàng)目申請(qǐng)報(bào)告、資金申請(qǐng)報(bào)告的編制，市場(chǎng)研究、行業(yè)分析

6、、廠址選擇和方案技術(shù)經(jīng)濟(jì)比選等專題研究報(bào)告的編寫，政府和社會(huì)資本合作（ppp）項(xiàng)目咨詢等；3，評(píng)估咨詢：各級(jí)政府部門、開發(fā)區(qū)、銀行、投資機(jī)構(gòu)和有關(guān)企事業(yè)單位委托的對(duì)規(guī)劃、項(xiàng)目建議書、可行性研究報(bào)告、項(xiàng)目申請(qǐng)報(bào)告、資金申請(qǐng)報(bào)告、ppp項(xiàng)目實(shí)施方案、初步設(shè)計(jì)的評(píng)估，規(guī)劃和項(xiàng)目中期評(píng)估、后評(píng)價(jià)，項(xiàng)目概預(yù)決算審查，及其他履行投資管理職能所需的專業(yè)技術(shù)服務(wù)；4，全過程工程咨詢：采用多種服務(wù)方式組合，為項(xiàng)目決策、實(shí)施和運(yùn)營(yíng)持續(xù)提供局部或整體解決方案以及管理服務(wù)。四、 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（一）數(shù)據(jù)挖掘概述1大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是指超過既往數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)規(guī)模、傳輸速度和處理能力，或者既往數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)無法容納的數(shù)據(jù)

7、。大數(shù)據(jù)常以萬億或eb衡量，且種類多、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)值大。很多現(xiàn)有的新或舊的信息基礎(chǔ)設(shè)施、工具和技術(shù)可用來開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值。大數(shù)據(jù)有各種各樣的來源：傳感器、氣候信息、公開的信息、如雜志、報(bào)紙、文章、買賣記錄、網(wǎng)絡(luò)日志、病歷、事監(jiān)控、視頻和圖像檔案，及大型電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生與生存發(fā)展的土壤。如今數(shù)據(jù)每五年翻一番，面對(duì)前所未有的海量數(shù)據(jù)，為了從中發(fā)現(xiàn)有用的信息必須進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。此外，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、處理大量數(shù)據(jù)，以及運(yùn)算的能力大為增強(qiáng)，為數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)造了條件，使其成為一門獨(dú)特的學(xué)科和技術(shù)。2數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別在于：（1）處理工作量。數(shù)據(jù)分

8、析的數(shù)據(jù)量可能并不大，而數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)量極大。（2）制約條件。數(shù)據(jù)分析是從某些假設(shè)出發(fā)，建立方程或模型，而數(shù)據(jù)挖掘不作假設(shè)，可以自動(dòng)建立方程。（3）處理對(duì)象。數(shù)據(jù)分析往往是針對(duì)數(shù)字型數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο箢愋头倍?，例如圖像、聲音、文本等。（4）處理結(jié)果。數(shù)據(jù)分析可以解釋結(jié)果的含義；數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不易解釋，著眼于預(yù)測(cè)未來，并提出決策建議。想要從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律（即認(rèn)知），往往需將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來。（二）數(shù)據(jù)挖掘步驟按挖掘?qū)ο?，?shù)據(jù)挖掘分為數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫挖掘和網(wǎng)絡(luò)挖掘兩種，各自步驟分述如下。1數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫挖掘數(shù)據(jù)挖掘一般有信息收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式

9、評(píng)估和知識(shí)表示8個(gè)步驟。（1）信息收集。從確定的挖掘?qū)ο笾刑崛√卣?，然后選擇合適的收集方法，將收集到的信息存入數(shù)據(jù)庫。對(duì)于海量數(shù)據(jù)，必須選擇合適的數(shù)據(jù)倉庫。（2）數(shù)據(jù)集成。把來源、格式、特點(diǎn)、性質(zhì)不同的數(shù)據(jù)按邏輯或物理屬性加以編排，以便以后使用。（3）數(shù)據(jù)規(guī)約。多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法耗時(shí)很長(zhǎng)，商業(yè)數(shù)據(jù)往往較多，數(shù)據(jù)挖掘更耗時(shí)間。數(shù)據(jù)規(guī)約就是簡(jiǎn)化已有可用數(shù)據(jù)集的表示，規(guī)約后數(shù)量大減，但仍能保持原數(shù)據(jù)的完整性，對(duì)規(guī)約數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果，與對(duì)規(guī)約前數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果相同或幾乎相同。（4）數(shù)據(jù)清理。有些數(shù)據(jù)不完整（屬性缺少屬性值）、含噪聲（屬性值錯(cuò)誤），不一致（同一信息有多種表示），需要清理，使其完整、正確、一致后

10、存入數(shù)據(jù)倉庫。（5）數(shù)據(jù)變換。將數(shù)據(jù)變換成適合數(shù)據(jù)挖掘的形式。實(shí)數(shù)型數(shù)據(jù)，可將其分層和離散化。（6）數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)數(shù)據(jù)格式、屬性與特點(diǎn)，選擇合適的處理工具，例如統(tǒng)計(jì)方法、事例推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，取得有用的信息。（7）模式評(píng)估。由行業(yè)專家核實(shí)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果是否合理、是否可用。（8）知識(shí)表示。將數(shù)據(jù)挖掘得到的信息以可視方式交給用戶，或作為新的知識(shí)存人知識(shí)庫，供其他應(yīng)用程序使用。并非所有的數(shù)據(jù)挖掘都要走上述的每一步。若只有一個(gè)數(shù)據(jù)源，則可以省略數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換合稱數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)挖掘至少60%的費(fèi)用要花在信息收集階段，而至少60%以上的精力和時(shí)間要花在數(shù)

11、據(jù)預(yù)處理上。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)反復(fù)多次的過程，若一次未滿足要求或未得到有用結(jié)果，則需回到前面，經(jīng)過調(diào)整后重新開始。2，網(wǎng)絡(luò)挖掘網(wǎng)絡(luò)挖掘可分為網(wǎng)絡(luò)用戶行為挖掘與網(wǎng)絡(luò)信息挖掘。前者基本不在工程咨詢?nèi)藛T關(guān)心之列。后者可理解為“從www中發(fā)現(xiàn)和分析有用的信息”。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘是在已知數(shù)據(jù)樣本的基礎(chǔ)上，通過歸納學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等發(fā)現(xiàn)挖掘?qū)ο箝g的內(nèi)在關(guān)系與特性，進(jìn)而在網(wǎng)絡(luò)中提取用戶感興趣的信息，獲得更高層次的知識(shí)和規(guī)律。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘沿用了robot，全文檢索、人工智能的模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)?，F(xiàn)在的搜索引擎使用了這些技術(shù)，能夠在網(wǎng)頁或網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫中為用戶搜尋有用信息。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘具體步驟如下：（1）確立

12、目標(biāo)樣本。由用戶選擇目標(biāo)文本，提取特征信息。（2）提取特征信息。根據(jù)目標(biāo)樣本的詞頻分布，從統(tǒng)計(jì)詞典中提取挖掘目標(biāo)的特征向量并計(jì)算出相應(yīng)的權(quán)值。（3）網(wǎng)絡(luò)信息獲取。先利用搜索引擎站點(diǎn)選擇待采集站點(diǎn)，再利用robot程序采集靜態(tài)web頁面，最后獲取被訪問站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的動(dòng)態(tài)信息，生成www資源索引庫。（4）信息特征匹配。提取索引庫中的源信息特征向量，并與目標(biāo)樣本的特征向量對(duì)照，將符合要求的信息交給用戶。五、 數(shù)據(jù)分析與挖掘概述（一）信息分析信息分析是根據(jù)咨詢問題的具體需要，對(duì)與之有關(guān)的信息進(jìn)行整理、鑒別、評(píng)價(jià)、分析和綜合，以便取得咨詢所需新信息的過程。信息分析有如下幾種用途：1跟蹤。所謂跟蹤，就

13、是及時(shí)了解各領(lǐng)域新動(dòng)向、新發(fā)展，從而發(fā)現(xiàn)問題、提出問題。2比較。比較各種事物的內(nèi)部矛盾之后，把握事物間的聯(lián)系，認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)，從而提出問題、確定目標(biāo)、擬定方案并作出選擇。3預(yù)測(cè)。利用已掌握的信息、知識(shí)和手段，推斷事物的未來或未知方面。4評(píng)價(jià)。進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)選擇合適的變量和評(píng)價(jià)指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)考慮評(píng)價(jià)對(duì)象之間的可比性。信息分析所用方法，可分為定性和定量分析兩種。定性方法主要靠邏輯推理；而定量方法涉及數(shù)據(jù)間的數(shù)量關(guān)系，要建立數(shù)學(xué)模型，計(jì)算、求解。如今，信息越來越復(fù)雜，定性與定量分析已無法單獨(dú)奏效，只能越來越多地結(jié)合起來。（二）數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是信息分析的一部分，數(shù)據(jù)分析是對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析，建立適當(dāng)

14、的模型，揭示數(shù)據(jù)中隱含的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和其他關(guān)系，以及發(fā)展趨勢(shì)，為有關(guān)的咨詢活動(dòng)提交的有用的數(shù)字、信息或建議。數(shù)據(jù)分析的對(duì)象可分為時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)。如企業(yè)歷年的咨詢收入、利潤(rùn)總額等就是時(shí)間序列。截面數(shù)據(jù)是在同一時(shí)間的數(shù)據(jù)，如企業(yè)同一年咨詢業(yè)務(wù)數(shù)目、營(yíng)業(yè)額、費(fèi)用、收入、人工耗費(fèi)等。兩種數(shù)據(jù)都要注意樣本容量大小。對(duì)于截面數(shù)據(jù)，常用線性或非線性回歸模型體現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的各種關(guān)系。數(shù)據(jù)分析屬定量分析，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間數(shù)據(jù)分析、空間數(shù)據(jù)分析。（三）數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)中挖掘出隱含、先前未知、有潛在用途，最終可為人理解的關(guān)系、模式、趨勢(shì)和其他有用信息，并建立模型，用于預(yù)測(cè)、判斷或決策，幫助企業(yè)

15、更好地適應(yīng)變化并做出更明智的決策的過程。數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于制造、金融、零售、保健、中醫(yī)藥及電信等行業(yè)的客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)防范、供應(yīng)鏈管理、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析、部門分析等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘要用到統(tǒng)計(jì)分析、人工智能、數(shù)據(jù)庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的知識(shí)，如記憶推理、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法等。數(shù)據(jù)挖掘需要用戶參與，并非某種單一工具、技術(shù)或軟件即可獨(dú)自完成。另一方面，并非所有信息查詢都可視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查找個(gè)別記錄，或用搜索引擎查找互聯(lián)網(wǎng)特定的網(wǎng)頁，屬于信息檢索，不能視為數(shù)據(jù)挖掘。當(dāng)然，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也有強(qiáng)大的信息檢索能力。六、 項(xiàng)目背景分析隨著人們欣賞水平的提升，企業(yè)更注重品牌形象。近幾年，展柜的市場(chǎng)發(fā)展趨于成熟，展柜更是有了突出的設(shè)計(jì)和制作，越來越接近國際水平。根據(jù)不同的商品體現(xiàn)不同的形式和功能，視覺效果極佳。雖然有了不少的進(jìn)步，但模仿的現(xiàn)象仍很嚴(yán)重。畢竟突出的展柜設(shè)計(jì)師占少數(shù)。但是市場(chǎng)的需求卻沒有停步，因此，展柜在商業(yè)上的重要性尤為突出。向著滿足實(shí)用性、藝術(shù)性、經(jīng)濟(jì)性、安全性及人性化