数据挖掘技术在工程项目成本预测中的应用
数据挖掘技术在制造业中的应用
数据挖掘技术在制造业中的应用一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中发现潜在的、有用的信息和规律的一系列技术。
在制造业中，大量的生产数据、质量数据和物流数据被不断产生并积累，如何通过数据挖掘技术提取有价值的信息，对于企业的生产、营销和管理等方面都具有重要的意义。
二、数据挖掘技术在制造业中的应用1. 生产规划与调度通过对生产数据的挖掘，可以发现不同产品的生产周期、生产工艺以及主要供应商的情况，从而为企业制定更加科学的生产规划、调度以及生产控制方案提供重要依据，以提高生产效率和生产质量。
例如，一些制造企业利用数据挖掘技术对生产数据进行分析，明确各个生产环节的生产效率，通过调整生产流程，实现生产效率的提高，一定程度上帮助企业节省生产成本。
2. 质量检测与预警对于制造企业而言，保证产品的质量是非常重要的一个方面。
通过数据挖掘技术对质量数据的挖掘分析，可以发现质量问题的根本原因，提高产品质量，减少市场出现售后问题的风险，从而更好地满足客户需求。
例如，一些汽车制造企业通过对大量的生产数据进行分析，并利用数据挖掘技术，对零部件的质量进行预测和预警，减少了由于零部件质量问题引起的使用故障率。
3. 物流管理制造企业一般利用物流进行产品的运输、仓储以及配送等活动，对于物流的管理涉及到供应链管理、运输管理以及库存管理等方面。
通过对物流数据的挖掘可以优化物流效率，减少物流成本，更好地提供服务。
例如，一些制造企业通过对物流数据的挖掘，找到物流环节中的瓶颈，减少运输时间，提高货物流转速度、减少库存积压，从而实现货物快速、准确的到达目的地并避免了长时间等待。
4. 营销与市场分析通过对市场调研数据的挖掘，制造企业可以发现消费者的喜好、购买习惯以及消费行为，为企业的营销活动提供基础数据，实现更加精准的营销活动。
例如，一些制造企业通过对消费者数据的挖掘，发现消费者的需求从简单的性能到追求更加的功能多样性，从而为新产品设计和研发提供了新的思路，满足了更多消费者需求。
数据挖掘技术在研发中的应用案例 (2)
VS
详细描述
利用数据挖掘技术收集和分析竞争对手的 产品信息、市场策略和用户反馈等数据， 了解竞争对手的优势和不足，以及市场上 的竞争态势。这些信息有助于研发团队制 定针对性的研发策略和市场计划，提高产 品的竞争力和市场占有率。
用户体验提升
总结词
通过数据挖掘技术分析用户行为和反馈数据 ，优化产品设计和用户体验。
详细描述
利用数据挖掘技术对用户行为数据和反馈信 息进行深入分析，了解用户对产品的使用情 况和满意度，发现产品设计和用户体验的问 题和不足。这些信息有助于研发团队针对性 地优化产品设计，提高用户体验和满意度。 同时，数据挖掘技术还可以用于个性化推荐
和定制化服务，提高用户黏性和忠诚度。
CHAPTER 03
03
处理缺失值和异常值，确保数据质量。
特征提取和选择
01
从数据中提取有用的特征，如时间序列数据、文本数
据等。
02
选择与研发目标相关的特征，去除无关或冗余的特征
。
03
对特征进行归一化、离散化等处理，以便于模型训练
。
模型构建和训练
使用训练好的模型进行预 测或分类等任务。
利用提取的特征训练模型 ，优化模型参数。
行为数据收集
通过日志分析、埋点等技术，收 集用户在产品上的点击、浏览、 停留等数据。
行为特征提取
利用数据挖掘技术，提取用户行 为的特征，进行分类、聚类等分 析，找出用户行为的规律和特点 。
案例三：故障预测和维护的应用
故障预测和维护
利用数据挖掘技术，对设备的运行数据进行挖掘和分析， 预测设备的故障时间和原因，提前进行维护和维修，提高 设备的可靠性和稳定性。
详细描述
利用数据挖掘技术对用户反馈、行为数据和产品使用情况进行深入分析，发现用户对产品的需求和痛点，以及产 品在使用过程中的问题和不足。这些信息有助于研发团队针对性地优化产品功能和用户体验，提高产品的竞争力 和用户满意度。
大数据时代数据挖掘在管理会计中的应用探讨
大数据时代数据挖掘在管理会计中的应用探讨一、大数据时代与管理会计在大数据时代，企业所面临的数据规模越来越大，传统的管理会计系统已经无法满足大数据的处理需求。
管理会计需要运用新的技术手段来进行信息处理和分析，而数据挖掘技术正是一个非常有效的手段。
二、数据挖掘在管理会计中的应用1. 业务智能数据挖掘技术可以帮助管理会计进行业务智能的分析。
通过对海量数据的挖掘和分析，可以帮助管理会计发现企业经营活动中的规律和趋势，为企业的经营决策提供科学的依据。
可以通过数据挖掘技术对销售数据进行分析，找出销售的热点区域和产品，为企业的市场营销提供决策支持。
2. 风险预警3. 成本管理数据挖掘技术可以帮助管理会计进行成本管理。
通过对企业的成本数据进行挖掘和分析，可以找出成本的潜在规律和成本的影响因素，有助于企业进行成本控制和成本优化。
可以通过数据挖掘技术对生产过程中的各种成本进行分析，找出成本的潜在浪费，帮助企业进行精细化管理。
4. 绩效评价5. 实时监控尽管数据挖掘技术在管理会计中有着广泛的应用前景，但在实际应用中也面临着一些挑战。
1. 数据质量数据质量是数据挖掘的前提，而大数据时代的数据质量往往难以保证。
企业在数据采集和数据管理方面往往会面临数据质量差、数据不一致等问题，这对数据挖掘技术的应用提出了挑战。
2. 技术人才数据挖掘技术需要具备专业的技术人才来进行分析和建模，而企业在技术人才方面往往会面临着短缺的问题。
企业需要加大对技术人才的培养和引进力度，以提升数据挖掘技术在管理会计中的应用水平。
3. 隐私保护在数据挖掘过程中，由于需要分析大量的个人数据和敏感数据，企业需要注意保护个人隐私和商业秘密，以免造成数据泄露和隐私侵犯的问题。
企业需要建立健全的数据安全管理制度，加强数据挖掘过程中的隐私保护。
1. 技术创新随着信息技术的不断进步和数据挖掘技术的不断创新，数据挖掘技术将会变得更加成熟和高效。
深度学习、自然语言处理等新的技术手段将会为数据挖掘技术带来新的发展机遇。
大数据工程造价案例
大数据工程造价案例一、项目背景随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注大数据技术的应用，其中包括建筑工程领域。
在建筑工程中，大数据技术可以被应用于造价管理方面，通过收集、分析和处理大量的数据信息，为企业提供更加准确、高效的造价管理服务。
二、项目需求一家建筑工程公司计划引入大数据技术进行造价管理，并希望能够实现以下目标：1. 实现对建筑工程项目全过程的成本控制；2. 提高成本预测和决策的准确性；3. 优化资源配置，降低成本；4. 提高项目管理效率。
三、解决方案1. 数据采集：通过物联网技术对建筑工地进行实时监测，收集各类与造价有关的数据信息。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在云端数据库中，并对其进行分类和整理。
3. 数据分析：通过数据挖掘和机器学习等算法对存储在数据库中的数据进行分析和处理。
4. 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示给用户，帮助用户更好地理解和利用分析结果。
四、具体实施步骤1. 数据采集：在建筑工地上安装各类传感器，通过物联网技术将传感器采集到的数据实时上传至云端数据库中。
2. 数据存储：在云端数据库中创建多个表格，分别存储不同类型的数据信息。
例如，可以创建一个表格用于存储建筑材料的采购信息，另一个表格用于存储人工成本等信息。
3. 数据分析：通过数据挖掘和机器学习等算法对存储在数据库中的数据进行分析和处理。
例如，可以使用聚类算法对建筑材料的采购信息进行分类，并根据分类结果进行资源优化。
4. 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示给用户。
例如，可以使用柱状图展示不同时间段内建筑材料的采购情况，帮助用户更好地理解和利用分析结果。
五、效果评估经过一段时间的实施和运行后，该大数据工程造价管理系统取得了以下效果：1. 成本控制能力得到提升：通过实时监测和分析数据信息，企业能够更加准确地掌握项目成本情况，并及时做出成本调整。
2. 成本预测和决策准确性提高：通过对历史数据的分析和挖掘，企业能够更加准确地预测未来成本，并做出更加科学的决策。
工程造价管理的信息化建设
工程造价管理的信息化建设随着科技的发展和信息化的普及，越来越多的行业开始关注信息化建设对管理的重要性。
在工程建设领域，工程造价管理也需要借助信息化技术来提升效率和管理水平。
本文将探讨工程造价管理的信息化建设，包括信息化建设的概念、方法、应用以及面临的挑战。
一、信息化建设的概念信息化建设是指借助计算机、网络、软件等信息技术手段，对现有的业务流程和管理模式进行优化和改善的过程。
在工程造价管理中，信息化建设旨在通过信息系统的建立和运用，提高工程造价的计算、控制和预测能力，实现精细化管理和全过程控制。
二、信息化建设的方法1. 系统建设：借助信息技术建立工程造价管理系统，包括数据采集、数据存储、数据分析和报表生成等功能。
通过系统化的数据管理和信息分析，提高工程造价管理的准确性和及时性。
2. 数据集成：整合各个环节的数据，实现信息的共享和互通。
通过数据集成，不同部门和岗位的工作可以协同进行，避免信息孤岛和数据重复录入的问题。
3. 自动化和智能化：利用人工智能、大数据和云计算等先进技术，实现工程造价管理的自动化和智能化。
例如，利用机器学习算法分析历史数据，提供准确的造价预测和风险评估。
三、信息化建设的应用1. 数据管理：通过信息化建设，可以实现对工程造价相关数据的全面管理，包括数据的采集、存储、加工和分析。
工程造价人员可以通过信息系统实时获取和分析数据，提高决策的准确性和效率。
2. 项目管理：信息化建设可以实现对项目进度、成本和质量等信息的实时监控和管理。
通过信息系统，工程造价人员可以对项目进行全过程控制，及时发现和解决问题，提高项目管理的效果。
3. 风险评估：通过信息化建设可以对工程造价的风险进行评估和预测。
利用数据挖掘和统计分析等技术，可以识别和量化潜在的风险因素，为项目决策提供科学依据。
四、信息化建设面临的挑战1. 技术问题：信息化建设需要使用一系列先进的技术手段，涉及到计算机网络、软件开发等方面的知识和技能。
工程造价管理中的信息技术的应用与创新
工程造价管理中的信息技术的应用与创新工程造价管理是在工程项目的全过程中对造价进行合理控制和管理的一项重要工作。
随着信息技术的迅猛发展，越来越多的信息技术开始应用于工程造价管理领域，并带来了许多创新。
一、信息技术在工程造价管理中的应用1. 数据采集与处理在工程造价管理中，需要收集大量的项目和成本相关的数据，以便进行成本估算、预算编制和分析等工作。
信息技术可以帮助简化数据采集的流程，提高数据的准确性和可靠性。
例如，利用移动终端和云计算技术，可以实时采集现场数据，并将其自动上传到云端进行处理和分析。
2. 成本估算与预算编制成本估算和预算编制是工程造价管理的核心任务之一。
信息技术可以通过建立数据库和专业软件，提供丰富的数据和计算模型，帮助工程师进行准确的成本估算和预算编制。
同时，信息技术还可以根据历史数据和市场变化，进行敏感性分析和风险评估，帮助项目方制定合理的预算和控制成本。
3. 项目管理与协作工程项目通常涉及多个参与方之间的协作和管理。
信息技术可以通过建立项目管理系统和在线协作平台，实现项目信息的共享和协同工作的高效进行。
例如，建立项目管理系统可以实时监控工程进展和成本变化，提供决策支持和及时反馈；而在线协作平台可以方便各方之间的沟通和交流，减少信息传递的误差和延误。
4. 数据分析与决策支持信息技术的另一个重要应用是数据分析和决策支持。
通过数据挖掘和统计分析等技术，可以从大量的数据中发现规律和趋势，并为决策者提供科学的依据。
例如，利用数据分析可以对工程造价进行趋势预测和成本控制方案的优化，帮助决策者做出更明智的决策。
二、信息技术在工程造价管理中的创新1. 人工智能技术的应用人工智能技术在工程造价管理领域的应用越来越广泛。
通过对大数据的分析和处理，人工智能可以预测材料价格的波动、劳动力成本的变化等，提供更准确的成本预测和预警。
同时，人工智能还可以通过机器学习算法，优化项目管理和决策流程，提高效率和减少风险。
工程项目管理中数据挖掘的应用
工程项目管理中数据挖掘的应用提纲：一、数据挖掘在工程项目管理中的重要性二、数据挖掘在工程项目管理中的应用三、数据挖掘在工程项目进度管理中的应用四、数据挖掘在工程项目成本管理中的应用五、数据挖掘在工程项目质量管理中的应用一、数据挖掘在工程项目管理中的重要性工程项目管理面临的挑战越来越大，需要更加智能和高效的方式来管理项目。
数据挖掘作为一种数据分析的技术，可以从大量数据中挖掘出有用的信息和规律，帮助工程项目管理者更好地了解项目状况、预测项目趋势和制定决策。
数据挖掘可以借助人工智能技术，加速数据处理和分析，实现更高效、更准确和更精细化的工程项目管理。
二、数据挖掘在工程项目管理中的应用1. 风险管理数据挖掘可以从历史数据中识别和分析项目风险因素，预测相应的风险事件，并采取相应的措施以降低潜在风险影响。
例如，工程项目管理者可以通过分析历史工程项目的成本和时间数据，预测当前项目可能面临的延期、超预算等风险事件，并采取相应的行动。
2. 项目进度管理数据挖掘可以通过分析项目的历史进度数据，预测当前项目的进度趋势，并识别出可能导致进度滞后的因素。
例如，对于大型工程项目，数据挖掘可以通过分析每个施工阶段的时间和成本数据，优化施工计划，并预测可能的进度风险。
3. 成本管理数据挖掘可以通过分析历史成本数据，预测当前项目的成本趋势，并优化成本控制措施。
例如，通过对历史工程项目的成本信息进行分析和比较，识别出项目成本偏离预算的原因，并制定相应的控制措施，及时纠正。
此外，数据挖掘也可以帮助工程项目管理者降低成本，例如，通过分析供应链数据，选择更具成本优势和可靠性的供应商。
4. 质量管理数据挖掘可以从质量数据中发现潜在的质量问题和不良行为，并预测未来可能出现的问题。
例如，可以对工程项目中的预防性和纠正性操作进行分析，识别出常见的质量问题，并向项目团队提供针对性的质量控制方案。
5. 可持续性管理数据挖掘可以从历史数据中分析和识别可持续性因素，例如，能源浪费和物质浪费，通过分析过去的能源和物质使用数据，并对当前和未来需要的能源和物质进行预测，制定可持续性管理计划。
数据挖掘技术及应用
数据挖掘技术及应用随着信息时代的到来，数据的积累与处理逐渐成为一项时代任务。
而数据挖掘技术的出现，更是让我们能够更好地开发出这些数据的潜在价值。
数据挖掘技术在各个领域具有广泛的应用，下面就让我们一起来了解一下数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术的概念及分类数据挖掘技术是一种基于大数据统计分析的信息处理技术，能够从大量数据中挖掘出有效信息，提高数据利用效率。
常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中聚类是将相似的数据归为一类，分类则是对数据进行分类，关联规则挖掘则是从数据中挖掘出有效的规则，回归分析则是根据数据的变化趋势预测未来发展。
二、数据挖掘技术在各行各业中的应用1、金融领域：银行等金融机构可以通过数据挖掘技术对客户进行分类、预测，进而制定风险管理策略；同时数据挖掘技术也可用于诈骗检测、信用评估等方面，起到确保金融服务流程安全、提高市场竞争力的作用。
2、电商平台：数据挖掘技术可通过对销售数据的分析，寻找出销售热点、优化产品定价策略、引导用户消费等，可以帮助电商平台提高销售额，实现业务发展。
3、医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析医疗数据，识别疾病发生的规律性，预测疾病的传播趋势以及制定科学的医疗方案。
4、教育领域：数据挖掘技术可以对学生个人信息和学习数据进行分析和处理，提供有针对性的教育解决方案。
通过对学校教育评估数据的挖掘，也能为招生智能推荐、学习评价等提供支持。
5、能源领域：数据挖掘技术可以对能耗数据的分析，提高能源利用效率，减少浪费。
另外，数据挖掘技术还可以用于实时监控，预防设备故障等方面。
三、数据挖掘技术的发展趋势1、从数据挖掘到深度学习：以往的数据挖掘技术已无法满足当今复杂数据分析的需求，转而发展到了更加深入的深度学习领域，精度和可靠性得到大幅提高。
2、可视化分析和机器学习的结合：数据挖掘技术在实际操作中存在一定的局限性，通过将可视化分析与机器学习进行结合，可以提高数据挖掘的灵活性和效率，使数据分析结果更具有可读性和可操作性。
数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘技术在软件工程中的应用随着软件开发的日益复杂和规模的增加，传统的软件开发方法已经无法完全满足需求，因而数据挖掘技术在软件工程中的应用愈加广泛。
数据挖掘技术可以帮助软件开发人员、测试人员、项目管理人员等提高工作效率和质量，同时也可以帮助提升软件产品的可靠性。
本文将介绍数据挖掘技术在软件工程中的应用。
1. 错误预测和缺陷检测数据挖掘技术可以帮助软件开发者预测和检测软件中的各种错误和缺陷。
开发人员可以使用数据挖掘技术来分析之前的软件错误、缺陷和其它相关数据，从而找出不同部分之间的关联和模式，再利用这些分析结果，开发人员可以预测和检测软件中的错误和缺陷，并提前修复和解决。
2. 软件测试数据挖掘技术可以帮助软件测试人员提高效率。
在软件测试过程中，测试人员可以使用数据挖掘技术来找出测试用例中可能存在的错误或冗余，在测试中去掉这些无用的或者冗余的测试用例，从而减少测试的工作量，提高测试覆盖率和准确性。
3. 代码质量评估数据挖掘技术可以帮助对软件代码的质量进行评估。
软件开发者可以通过对之前的开发代码进行分析并将结果与最终的软件代码进行比较来评估代码的质量。
这个过程可以帮助开发人员找出代码上存在的错误和未来可能存在的问题，从而提高代码质量和稳定性。
4. 需求分析和变更预测数据挖掘技术可以帮助进行需求分析和变更预测。
开发人员可以使用数据挖掘技术来分析之前的需求和变更的历史数据，再利用这些分析结果来预测未来可能出现的问题和变化，从而提前制定合适的解决方案和应对措施。
5. 代码优化和重构数据挖掘技术可以帮助开发人员优化和重构现有的代码。
通过对之前的开发代码进行分析，并找出存在的问题和机会，开发人员可以使用数据挖掘技术来预测和识别代码中的问题，然后根据分析结果来针对性地优化和重构代码，从而提高代码的质量和可维护性。
总之，数据挖掘技术在软件工程中的应用非常广泛，它可以帮助软件开发者预测和检测错误和缺陷，提高软件测试效率，评估代码质量，进行需求分析预测，优化和重构现有的代码等等。
数据挖掘技术的原理及其应用
数据挖掘技术的原理及其应用随着信息化时代的到来，我们处于一个信息喧嚣的时代，日常生活中涉及到的数据量越来越大，人们逐渐变得难以处理如此庞大的数据量。
如何有效地处理海量的数据成为了人们首要的需求。
数据挖掘技术应运而生，成为了处理海量数据的有效手段。
本文将以“数据挖掘技术的原理及其应用”为主题，从数据挖掘的基本概念、原理及其应用方面进行探讨。
一、基本概念数据挖掘是从数据中挖掘出有价值模式和规律的一种过程。
简单来说，就是通过一定的方法工具，发掘隐藏在数据背后的知识信息，帮助人们更好地实现决策和预测。
其中包括数据预处理、数据探索、特征选择、模型建立与评估等阶段。
数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、电商等领域，在业务运营和管理决策方面发挥了重要的作用。
二、原理数据挖掘技术包含了数据挖掘模型、数据挖掘算法和数据挖掘流程。
其中，数据挖掘模型是数据挖掘过程中的核心，代表了数据挖掘任务所建立的数学模型，可以是分类、聚类或预测模型。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
数据挖掘算法是完成模型训练和推断的算法，通常包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
数据挖掘流程是将数据挖掘技术应用于具体业务问题时的流程，包括数据预处理、特征选取、模型训练、模型评估和应用等。
三、应用数据挖掘技术在多个领域中得到广泛应用。
1、医疗领域数据挖掘技术在医疗领域中得到了广泛应用。
如在患者疾病诊断、医生处方和医院管理等方面，数据挖掘技术都发挥了重要的作用。
以慢性病诊断为例，通过数据挖掘可以利用机器学习算法构建模型，进行病人分类和预测，同时提高医疗效率。
2、金融领域数据挖掘技术在金融领域也得到了广泛应用。
如利用银行客户数据进行客户分析，对客户进行“评级”，帮助银行识别哪些客户群体需要更进一步的关注和发展。
此外，数据挖掘技术还能进行风险预测和信用评估等，为银行提供精准决策支持。
3、电商领域数据挖掘技术在电商领域也发挥了重要的作用。
如在商品推荐、用户个性化推荐、市场分析等方面，数据挖掘技术都有着不可替代的应用。
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用
数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用随着信息时代的到来，大量的计算机软件和数据得以创建和收集，使得软件工程领域面临着巨大的挑战与机遇。
在这个背景下，数据挖掘技术作为一门新兴的研究领域，开始被应用于计算机软件工程中。
本文将探讨数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用，以及其对软件工程的影响。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是从大量数据中找出有用的模式和知识的过程。
它结合了机器学习、统计学、数据库等多个学科的知识和技术，可以通过大数据分析来发现隐藏在数据背后的规律和信息。
二、数据挖掘技术在软件开发中的应用1. 缺陷预测与管理软件开发过程中常常会产生许多软件缺陷，这些缺陷对软件的正常运行和维护都会带来一定的影响。
数据挖掘技术可以通过对历史软件缺陷数据的分析，找出潜在的缺陷来源和模式，从而预测和管理软件的缺陷。
这帮助软件开发团队更好地分配资源和制定测试策略，提升软件的质量和稳定性。
2. 软件需求挖掘软件工程中的需求分析是一个关键的环节，它要求开发团队能够准确地理解和捕捉用户的需求。
数据挖掘技术可以通过对用户数据、竞争产品和市场趋势等数据的挖掘，为软件需求的分析和预测提供支持。
通过这种方式，软件工程师可以更好地把握用户需求，减少需求变更和重复劳动，提高软件的开发效率和用户满意度。
3. 软件工作量估计在软件开发的初期，准确地估计软件的工作量是非常关键的。
数据挖掘技术可以通过对历史软件项目数据的挖掘和分析，找出影响软件工作量的关键因素和规律。
基于这些规律，软件工程师可以更加准确地预测和估计软件的工作量，为项目的规划和资源分配提供决策依据。
4. 软件质量评估软件质量是一个软件工程中非常重要的方面。
数据挖掘技术可以通过对软件测试数据、用户反馈数据等的分析和挖掘，发现影响软件质量的主要因素和模式，为软件质量的评估和改进提供支持。
通过这种方式，软件工程师可以及时地发现并解决质量问题，提高软件的可靠性和可用性。
数据挖掘技术在信息工程中的应用
数据挖掘技术在信息工程中的应用在当今数字化的时代，信息工程领域正经历着前所未有的变革。
数据挖掘技术作为一种强大的工具，已经逐渐渗透到信息工程的各个方面，为解决复杂的问题和获取有价值的信息提供了新的途径。
数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中挖掘出隐藏的、有价值的信息和知识的过程。
它就像是一个聪明的“矿工”，在数据的“矿山”中挖掘出珍贵的“矿石”。
在信息工程中，数据挖掘技术的应用范围十分广泛。
首先，数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中发挥着重要作用。
企业通过收集客户的各种信息，如购买历史、浏览行为、偏好等，利用数据挖掘技术进行分析。
例如，通过聚类分析，可以将客户分为不同的群体，每个群体具有相似的特征和需求。
这样，企业就能够针对不同群体制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
再比如，通过关联规则挖掘，可以发现客户购买行为之间的关联，从而进行交叉销售和向上销售，增加销售额。
其次，数据挖掘在网络安全领域也有着重要的应用。
随着互联网的普及，网络攻击和数据泄露事件日益增多。
通过对网络流量、系统日志等数据的挖掘，可以及时发现异常行为和潜在的安全威胁。
比如，利用分类算法，可以构建入侵检测系统，准确识别正常访问和异常访问模式，提前预警可能的攻击。
在医疗信息领域，数据挖掘技术同样大显身手。
医院积累了大量的患者病历、诊断结果、治疗方案等数据。
通过对这些数据的挖掘，可以发现疾病的模式和趋势，帮助医生进行更准确的诊断和制定更有效的治疗方案。
例如，挖掘出某种疾病与特定症状、基因或生活方式之间的关联，为疾病的预防和治疗提供依据。
在金融领域，数据挖掘技术更是不可或缺。
银行和金融机构可以利用数据挖掘来评估信用风险。
通过分析客户的信用记录、收入水平、消费习惯等数据，预测客户的违约概率，从而做出更明智的信贷决策。
此外，在股票市场中，数据挖掘可以帮助投资者发现股票价格的波动规律和潜在的投资机会。
然而，要成功应用数据挖掘技术并非易事。
数据挖掘技术在投资项目决策中的应用
、现 有投资项 目决策系统 的不足 寻求平衡 ， 以求获得最好的效果。 在实践中 ， 数据挖掘的两个基本 目 ２
的是预测和描述。 预测涉及到使 用数据集 中的一些变量 或域来预测 其他 我们 所关心变量的未知或未来 的值 ： 另一方 面 ， 描述关注 的则 分成下述两 类。 （） １预测性数据挖 掘 ： 成 已知数据集 所描述 的系统模 型 。 生
较高 ， 投资 收益率低 ， 以及 间接 导致 金融机 构的坏账率 。
相 关的。 在这 个定义的基 础上 ， 据仓库也可被看 作是某个组织 的 数
行业参数模型优化是 目前投资项 目决策领域的一大难题 ， 应用 数据存储库 ， 用于支持战略决策 。 数据仓库的功 能是 以集 成的方 式 联机 分析 处理 （ ＡＰ） ＯＬ 和数据挖掘（ ｔ ｎ ｎ ）技术来优化 行 存储整个组织 的历 史数据 ， Ｄａａ Ｍｉｉｇ 这些数据会影响到这个组织和企业的多 业评 估参数 ， 而提 高了评估参数的准确性 和时效性 ， 从 最终提高 投 个方面 。 数据 仓库 中数据仅仅响 应终端用户的查询而决不会更新 ，
质量 。 关键 词 ： 据仓 库 数 据挖 掘 财务 分析 数 中图分 类 号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３ ９２ 文献标识 码 ： Ａ
文章 编号 ：０ ７９ １ （ ０ １０ — ０ ８０ １ ０ — ４ ６２ １ ） ７０ ６ —２
随着全球金融危机的爆 发， 投资项 目的风险管理越显得突 出重 上 ， 通过对数据仓库的访问 ， 数据挖掘任务变得容易多了， 对大 公司
要。政府部 门、 企业 、 银行 等机构迫切需要有相 应的手段 来提 高投 来说更是如此。 数据仓库的主要 目标是增加决策过程的“ 情报” 和此
资项 目风险控 制的准确性和效率。 而在项 目启动阶段做 出的正确分 过 程的相 关人 员的知识 。
研究大数据挖掘在建筑工程管理中的应用
图1 施工现场监控系统架构图
2 大数据挖掘在建筑工程管理中应用优势
从建筑工程管理实践来说，大数据挖掘的应用，有着以下
优势：①掌握工程数据规律。
通过数据的挖掘和分析，进而掌
握数据规律。
一般来说，结构化数据和半结构化数据的分析和
处理难度水平较低；非结构化数据的分析以及处理难度大，需要
进行单独分析，进而完善以及补充工程管理。
②提高整体管理水
图2 施工现场数据的监测
结束语
综上所述，大数据挖掘的应用，推动着建筑工程管理现代
（下转第67页）。
大数据在工程造价中应用存在的问题及对策
大数据在工程造价中应用存在的问题及对策摘要：目前，工程建设领域行业信息化应用程度只是稍高于传统农业，工程造价管理作为工程建设领域的经济鉴证专业，其工作对象就是项目建设全过程所产生的各种投资和成本等数据和信息。
近年来强化大数据应用成为突破建筑业信息化发展瓶颈的重要途径，在经历了计量核算、目标管控和供应链管理几个工程造价管控的发展阶段后，已经逐步进入数据驱动阶段，如何通过数字化赋能思维、利用大数据辅助决策与管理成为工程造价行业的热点问题。
利用基于工程造价咨询成果建立大数据并建立相应指标和指数体系，优化项目建设招投标管理、过程管理和结算审计等实施阶段工程造价管理，推进工程造价市场化改革进程，强化大数据在工程造价管理业务中的应用是工程咨询行业转型升级的趋势。
关键词：大数据；工程造价；问题及对策引言随着社会的不断发展，为保证港口的顺利运转，常采用更复杂的设计方案去满足更安全更方便的港口要求。
因此，对工程造价的计算提出了更高的要求。
为了满足工程建设的需要，应将新型信息技术应用在工程造价中，以更好地对工程造价进行控制。
1大数据应用对工程造价的影响1.1大数据促进工程造价工作方式的转变传统的工程造价工作分为工程计量和计价两个部分。
要计算一个项目的工程造价需要根据图纸详细计算各项工程量，再套用相应的定额或指标进行组价，最终得出项目的工程造价。
因目前造价数据统计和分析的有限性，没有详细的方案和图纸无法完成工程造价的计算。
大数据的发展为数据的利用提供了更加广阔的空间，通过大数据技术可以对具有异构性、多维度、时效性、层次性的工程造价数据进行全量挖掘，提取工程项目的功能、人工、材料、工期等各项指标，从而依据工程项目实施方案、设计方案、施工方案的不同快速得出相应的工程造价，计算出最有利的价值组合，为建设项目增值。
1.2加强投标阶段编制报价科学性对于建筑工程项目企业而言，信息的全面性，即是否能够对企业的实际情况进行准确判断，将直接影响工程项目造价有效性及项目投标阶段编制报价的科学性。
大数据技术在企业成本管理中的应用
大数据技术在企业成本管理中的应用在当今信息化时代，企业越来越注重成本管理，以有效控制生产成本并提高经营效益。
与此同时，大数据技术的兴起为企业的成本管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨大数据技术在企业成本管理中的应用，并分析其对企业的影响和价值。
一、大数据技术的概念和特点大数据技术是指处理和分析庞大、快速增长、复杂多样的数据集的技术和方法。
它具有以下几个特点：1.体量大：大数据技术能够处理海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
2.速度快：大数据技术能够实时或近实时地分析和处理数据，使企业能够快速做出决策。
3.多样性：大数据技术能够处理各种类型的数据，如文本、图像、音频等多媒体数据。
4.价值丰富：大数据技术通过数据挖掘和分析，可以揭示数据中蕴含的潜在价值，并为企业提供决策支持。
二、大数据技术在成本管理中的应用1.数据采集与整合：大数据技术可以从企业内部和外部的多个数据源采集数据，并对数据进行清洗、整合和标准化。
这有助于企业获取全面、准确的数据，为成本管理提供基础。
2.成本分析与预测：基于大数据技术，企业可以对不同环节的成本进行分析和预测。
通过对历史数据的分析，企业可以了解成本的变化规律和趋势，为未来的成本预测提供依据。
3.成本优化与控制：大数据技术可以帮助企业找到成本的优化空间，并提出相应的控制策略。
通过数据分析，企业可以找到生产过程中的瓶颈，减少浪费和资源不匹配，从而实现成本的降低和控制。
4.供应链管理：大数据技术可以帮助企业对供应链进行优化和管理。
通过对供应链中的各个环节进行监控和分析，企业可以实时了解库存、物流等情况，并提出相应的改进方案，减少成本。
5.决策支持：大数据技术可以为企业的决策提供支持。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以了解市场需求和竞争对手情况，为管理层提供决策参考，从而优化成本结构。
三、大数据技术在成本管理中的影响和价值1.提高效率：大数据技术可以实现对数据的高效处理和分析，帮助企业快速获取关键信息。
数据挖掘技术在经济预测中的应用
２ ｏｌ ｅｏ ｏ ｐ ｔ ， ｕｚｏ ｎｖｒｉ ，Ｇ ｉ ｎ ｕｚｏ ５ ０ ５ Ｃ ｉａ ．Ｃ ｌ ｇ ｆ ｍ ｕｅ Ｇ ｉ ｕＵ ｉｅｓｙ ｕｙ ｇＧ ｉ ｕ５ ０２ ， ｈｎ ） ｅ Ｃ ｒ ｈ ｔ ａ ｈ
中 图 分 类 号 ： Ｖ ３ Ｔ １９ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
Ｅｃ ｎ ｍ ｙ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｃ ｎｉ ｕｅ ｏ ｏ ｅ ｉ ｔｏ ｓ ｄ ｏ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎｇ Ｔｅ ｈ ｑ
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ｃ ｓｉ ｇ ｍｏ ｅ．Ｔ ｅ ｒ ｇｏ ａ ｃ ｎ ｍｉ ａ ｔｒ ｅ ｅ ｕ ｅ ｒｔ ｅ ｍａｎ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｙ ｉ ，ｔ ｌ ｎ ｔ ｈ ｅ ｕ ｄ ｎ ａ ｔ ｄ １ ｈ ｅ ｉ ｎ ｅ ｏ ｏ ｃ ｆｃｏ ｗ ｒ ｓ ｄ ｆ ｉ ｏ ｏ ｅ ｔａ ａ ｓｓ ｏ ｅ ｉ ａ ｅｔ ｅ ｒ ｄ ｎ ａ ｔ ｎ ｌ ｓ ｏ ｈ ｌ ｍｉ
数据挖掘技术 ， 当前 主要 的数据 挖掘技 术 有神经 网络 、 传 遗
ｌ 引 言
区域 经济预测是一项繁杂而重要 的工作 ， 是一 个动态 随
算法 、 粗糙 集 、 支持 向量 机和决策树等 。尤 其是神 经网络 、 支 持向量机具有很强 的非线性 分析能力 ， 以对 区域经济 非线 可
ｉ ｅｔ ｓｌ ｈｗ ｔａ ｔｅｎｗ ｍ ｄ ｌｍｐｏｅ ｅｒｇ ｎｌ ｃｎ ｍｃｆｒｃ ｔ ｇａｃｒ ｙ ａｄｈ ｓ ｅｔ ｎｐ ｍ － ｍ ｎａ ｒ ｕｔ ｓｏ ｔｈ ｅ ｏ ｅ ｉ ｒｖｓ ｉ ａ ｅｏ ｏ ｉ ｏ ａ ｉ ｃｕａ ， ｎ ａ ｒ ｉ ｒ ｏ ｌ ｅ ｓ ｈ ｈ ｔ ｅｏ ｅｓ ｎ ｃ ｃ ａ ｅ
工程造价管理中的大数据技术应用研究
工程造价管理中的大数据技术应用研究在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和规模影响着各个行业。
工程造价管理作为工程建设领域的重要环节，也在大数据技术的推动下发生着深刻的变革。
大数据技术为工程造价管理提供了更高效、更精确和更全面的解决方案，帮助企业更好地控制成本、优化决策和提高竞争力。
一、大数据技术在工程造价管理中的重要性工程造价管理涉及到大量的数据，包括工程设计图纸、施工方案、材料价格、人工成本、机械设备租赁费用等。
传统的工程造价管理方法往往依赖于人工收集和分析这些数据，不仅效率低下，而且容易出现误差。
大数据技术的应用可以有效地解决这些问题。
首先，大数据技术能够实现数据的快速收集和整合。
通过与各个部门和系统的数据接口，大数据平台可以实时获取相关数据，避免了数据的重复录入和信息孤岛的出现。
其次，大数据技术能够对海量数据进行深度分析。
利用数据挖掘、机器学习等技术，可以发现数据中的隐藏规律和趋势，为工程造价的预测和决策提供有力支持。
最后，大数据技术能够提高工程造价管理的透明度和可控性。
通过实时监控和预警机制，管理人员可以及时发现问题并采取措施加以解决，从而有效地控制工程造价。
二、大数据技术在工程造价管理中的具体应用1、工程造价估算在项目前期，准确的工程造价估算对于项目的决策和规划至关重要。
大数据技术可以通过分析历史项目的数据，建立工程造价估算模型。
这些模型考虑了多种因素，如项目类型、规模、地理位置、施工条件等，能够快速准确地估算出新项目的造价。
例如，通过对大量类似项目的材料用量和价格数据进行分析，可以预测新项目所需材料的成本。
同时，结合人工成本和机械设备使用成本的历史数据，能够得出较为全面和准确的造价估算结果。
2、成本控制在项目实施过程中，成本控制是工程造价管理的核心任务之一。
大数据技术可以实时监控项目的成本支出情况，与预算进行对比分析，及时发现偏差并采取措施进行调整。
通过建立成本数据库，将每一笔成本支出进行详细记录和分类。
项目工程新技术情况汇报
项目工程新技术情况汇报
最近一段时间，我们项目组在进行工程项目的开发过程中，积极探索和应用新技术，以提高项目的效率和质量。
在此，我将对项目工程新技术情况进行汇报。
首先，我们在项目中引入了人工智能技术，通过机器学习和数据挖掘技术，对大量的工程数据进行分析和预测，以提前发现潜在的问题和风险，从而有效地避免工程延误和质量问题。
这项技术的应用，极大地提高了项目的管理水平和决策效率。
其次，我们在工程项目中采用了新型的建筑材料和施工工艺。
这些新技术不仅提高了工程的耐久性和安全性，还大大缩短了工程周期，降低了成本，提高了工程的经济效益。
这些新技术的应用，为项目的可持续发展和环保建设提供了有力支持。
另外，我们还在工程项目中引入了信息化管理系统，利用云计算和大数据技术，实现了工程进度、质量、安全等方面的实时监控和数据分析。
这项技术的应用，极大地提高了工程项目的管理效率和决策精准度，为项目的顺利进行提供了有力保障。
此外，我们还在工程项目中推广了BIM技术，实现了建筑设计、施工和运维全过程的数字化和智能化。
通过BIM技术，我们可以在
项目的各个阶段对工程进行全方位的协同设计和管理，提高了工程
设计的精度和施工的效率，降低了工程的成本和风险。
总的来说，通过引入新技术，我们项目工程取得了显著的进步
和成效。
新技术的应用，不仅提高了工程项目的效率和质量，还为
工程的可持续发展和智能化建设提供了有力支持。
我们将继续积极
探索和应用新技术，不断提升工程项目的科技含量和竞争力，为社
会和客户创造更大的价值。
多维数据挖掘在市场预测中的应用
多维数据挖掘在市场预测中的应用一、多维数据挖掘技术概述多维数据挖掘是数据挖掘领域中的一个重要分支，它专注于分析和提取高维数据集中的有价值信息。
随着大数据时代的到来，多维数据挖掘技术在市场预测中的应用日益广泛，成为企业决策的重要工具。
1.1 多维数据挖掘技术的核心特性多维数据挖掘技术的核心特性在于其能够处理复杂的数据结构，包括时间序列、空间数据、文本数据等。
这些技术能够揭示数据之间的内在联系和模式，为市场预测提供支持。
1.2 多维数据挖掘技术的应用场景多维数据挖掘技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 消费者行为分析：分析消费者在不同时间、地点、情境下的行为模式，预测消费者需求。
- 市场趋势预测：通过分析历史数据和当前市场动态，预测市场的未来趋势。
- 风险管理：评估市场风险，预测可能的风险事件，为企业决策提供参考。
二、多维数据挖掘技术的实现多维数据挖掘技术的实现涉及多个步骤，从数据的收集、处理到分析和解释，每一步都至关重要。
2.1 数据收集与预处理数据收集是多维数据挖掘的第一步，需要从多个来源获取数据，包括在线交易记录、社交媒体、传感器数据等。
预处理阶段则涉及到数据清洗、归一化和特征选择等任务，以确保数据质量。
2.2 多维数据分析方法多维数据分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等。
聚类分析用于发现数据中的自然分组；关联规则挖掘用于发现变量间的有趣关系；预测建模则用于建立预测模型，预测未来事件。
2.3 数据可视化数据可视化是多维数据挖掘中不可或缺的一部分，它能够帮助用户直观地理解数据模式和趋势。
通过图表、地图、网络图等形式，将复杂的多维数据以易于理解的方式展现出来。
三、多维数据挖掘在市场预测中的应用多维数据挖掘在市场预测中的应用是多方面的，它能够帮助企业更好地理解市场动态，制定有效的市场策略。
3.1 消费者行为预测通过分析消费者的购买历史、搜索行为、社交媒体活动等多维数据，可以预测消费者的购买意向和偏好，从而为企业提供针对性的营销策略。
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目前 ，有许多时间序列预测方法 ，如传统的统计方法 、 各种人工智能方法包括神经网络和机器学习等 ．１９６８ 年 Ｂｏｘ 和 Ｊｅｎｋｉｎｓ 提出了一套比较完善的时间序列建模理论和 分析方法 ，这些经典的数学方法通过建立随机模型 ，如自 回归模型 、自回归滑动平均模型 、求和自回归滑动平均模 型和季节调整模型等 ，进行时间序列的预测 ．基于神经网 络的时间序列预测方法通过引入多层隐节点 ，既可以用于 单变量时间序列预测 ，也可以用于多变量时间序列预测 ． 针对神经网络预测模型 ，人们提出了基于统计学和基于精 确性的再训练方法 ，当发现现存预测模型不再适用于当前 数据时 ，对模型重新训练 ，获得新的权重参数 ，建立新的模 型 ，进而达到更为精确预测的目的［８ － ９］ ． ２ ．３ 运用模糊神经网络预测成本［１０］
征因素 ，可得到关于项目成本的模糊子集 Ｙ ＝ ｛ ｙ１ ，ｙ２ ，… ，
ｙｎ｝ ．
由于特征因素对工程成本的影响也有大有小 ，可以用权
ｎ
重向量 ω ＝ ｛ ω１ ，ω２ ，ω３ ，… ，ωｎ｝来表示 ，其中 ∑ ωｉ ＝ １ ． ｉ＝ １ 于是 ，利用单方直接费用法 ，得出预测模型为
ｐ ＝ λ１ ω１ ｐ１ ＋ λ２ ω２ ｐ２ ＋ … ＋ λｎ ωｎｐｎ ）
第 ３０ 卷 第 １ 期
四川兵工学报
２００９ 年 １ 月
数据挖掘技术在工程项目成本预测中的应用 磁
李元彬１ ，２
（１ ．重庆邮电大学 ，重庆 ４０００６５ ；２ ．西南大学 ，重庆 ４００７１５）
摘要 ：首先介绍了数据挖掘的基本概念和处理过程 ，然后分析了几种数据挖掘技术在工程项目成本预测中的应
网络通过连接权的自调整 ，实现自适应和自组织 ．经 多次训练后的网络即是一个经学习后掌握一定知识的系 统 ，具有一定的记忆 、判断 、推理和联想能力 ，并能进行一 定的预测 、决策功能 ． ２ ．２ 运用时间序列预测法预测成本
时间序列预测法是一种重要的预测方法 ，在实际情况 中也有着广泛的适用性 ．时间序列是指同一种现象在不同 时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列 ．对时间序 列进行预测正成为数据挖掘的重要内容 ．
磁 收稿日期 ：２００８ － ０６ － １６ 作者简介 ：李元彬（１９７３ — ） ，男 ，四川宜宾人 ，硕士研究生 ，主要从事移动通信 、企业管理研究 ．
李元彬 ：数据挖掘技术在工程项目成本预测中的应用
１４７
测是进行决策的依据和保证［１］ ．下面将着重介绍用于工程 项目成本预测的几种数据挖掘方法 ． ２ ．１ 运用 ＢＰ 神经网络预测成本
假设某一建筑类型对工程成本有影响的特征因素有 ｎ 个 ，则可以表示为 Ｘ ＝ ｛ ｘｉ ｜ｉ ＝ １ ，２ ，… ，ｎ｝ ．
如果把工程划分为若干（如 ｍ 个）个子工程项目 ，那么 利用模糊数学方法［１２］ ，可对各子项目的工程特征进行数量 化描 述 ．对 特 征 因 素 进 行 定 量 处 理 过 程 如 下 ：设 Ｘ ＝ ｛ ｘｉ ｜ｉ ＝ １ ，２ ，… ，ｎ｝为某子工程的特征因素 ．
１ 数据挖掘技术［２ － ４］
１ ．１ 数据挖掘的概念 数据挖掘（Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ）就是从大量的 、不完全的 、有噪
声的 、模糊的 、随机的实际应用数据中 ，提取隐含在其中人 们事先不知道的 、但又是潜在有用的信息和知识的过程 ． 它是一门交叉性学科 ，融合了人工智能 、数据库技术 、模式 识别 、机器学习 、统计学和数据可视化等多个领域的理论 和技术 ．数据挖掘技术从一开始就是面向应用的 ，目前 ，数 据挖掘已应用到银行 、电信 、保险 、交通 、零售等很多领域 ． １ ．２ 数据挖掘技术
ＢＰ 网络模型由 ３ 类神经元层组成 ，其最下层称为输入 层 ，中间层为隐含层（可为多层 ） ，最上层为输出层 ，各层次 的神经元之间形成全互连连接 ，各层次内神经元之间没有 连接 （如图 １） ．图中有 ａ 个输入节点 ，ｂ 个输出节点 ，隐含 层有 ｃ 个节点 ，ｗｉｊ ，ｗｊｋ 分别是输入层与隐含层之间节点和 隐含层与输出层之间节点的连接权值 ．激励函数采用非线 性的 Ｓｉｇｍｏｉｄ 函数 ：ｆ（ ｘ） ＝ （１ ＋ ｅ － ｘ ）－ １ ．反向传播算法为最 小二乘法 ，它采用梯度搜索技术 ，已期望使网络的实际输 出值与期望输出值的误差均方值为最小 ．
用．
关键词 ：工程项目 ；成本预测 ；数据挖掘 ；ＢＰ 网络 ；模糊算法 ；时间序列预测
中图分类号 ：ＴＰ１８３
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１００６ － ０７０７（２００９）０１ － ０１４６ － ０３
成本预测是成本管理的重要组成部分 ，是工程项目决 策 、管理和控制的重要依据 ，是有计划地降低成本 ，全面提 高企业经济效益的重要前提和保证 ．由于工程项目实际发 生的成本因时 、因事 、因人 、因地等诸多因素的不同而不 同 ，如何在事前准确地预测到企业的工程项目成本是一件 十分重要而困难的工作［１］ ．近年来 ，人们致力于工程项目 成本预测的研究 ，提出了许多有效而实用的方法 ，数据挖 掘方法就是其中最突出一种 ．
５） 知识评价 ．挖掘后所得结果可以有多种 ，此时可按 一定标准做出评价并选择评价较高者作为结果 ．
２ 数据挖掘技术在项目成本预测中的应用
预测是一门技术上比较成熟的学科 ，它也是决策的基 础 ．在绝大多数决策问题中 ，预测都占有很大比重 ，预测的 可靠性与准确度将直接影响领导者的决策 ，因而科学的预
首先 ，按照“遍除最大值”法将以上数列化为 ［０ ，１］的 量 ，ｆｉ ＝ ｘｉ ／ｍａｘ｛ ｘｉ｝ ，其中 ｉ ＝ １ ，２ ，… ，ｎ ． 然后 ，利用效用系数对其进行规范化和同趋势化处理 ．
目标要求越大越好时效用系数 ： ｆｉ ＝ （ｘｉ － ｍｉｎ｛ ｘｉ｝）／（ｍａｘ｛ ｘｉ｝ － ｍｉｎ｛ ｘｉ｝） 目标要求越小越好时效用系数 ： ｆｉ ＝ １ － （ ｘｉ － ｍｉｎ｛ ｘｉ｝）／（ｍａｘ｛ ｘｉ｝ － ｍｉｎ｛ ｘｉ｝） 其中 ：ｆｉ 是目标值为 ｘｉ 的效用系数 ；ｍｉｎ｛ ｘｉ ｝是预先确定的 第 ｉ 个指标的最小值 ；ｍａｘ｛ ｘｉ｝是预先确定的第 ｉ 个指标的 最小值［１１］ ． 对特征因素进行定性处理时 ，要使各指标在整个系统 中具有可比性 ．通过对特征因素进行定量和定性处理后 ，
其中 ｐｉ 为相似工程单价 ，ωｉ 为对应的权重 ，λｉ （ ｉ ＝ １ ，２ ，… ， ｎ）为调整系数 ，ｐ 为待建工程的单价预测值 ．工程的特征
因素集与成本的映射关系为
μ ：Ｘ ＝ ｛ ｘｉ ｜ｉ ＝ １ ，２ ，… ，ｎ｝ → Ｙ
（倡 ）
式中 ，ｘｉ 表示工程的特征因素 ，Ｙ 表示工程成本 ． 在寻找与待建工程相的样本工程时 ，利用模糊数学相
时间序列预测方法的基本思想是 ：预测一个现象的未 来变化时 ，用该现象的过去行为来预测未来 ．即通过时间 序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律 ，将这种规律
延伸到未来 ，从而对该现象的未来做出预测 ．假设有一给 定的时间序列为 ：｛ Ｂ（１） ， Ｂ（２） ，… ，Ｂ（ ｎ）｝ ，其中 ｎ 为时间 序列长度 ，Ｂ（ ｉ）（ ｉ ＝ １ ，２ ，… ，ｎ）是在时间点 ｔ 的抽样值 ．预 测的目的是发现未来值｛ Ｂ（ ｎ ＋ １） ，Ｂ（ ｎ ＋ ２） ，… ｝ ．
工程项目一般是分阶段进行的 ，把一个工程划分为 Ｔ 个阶段 ：（１ ，２ ，… ，Ｔ） ．设在阶段 ｔ 完成的工作总量为Ａ （ ｔ） ＝ ａ１ （ ｔ） ＋ ａ２ （ ｔ） ＋ … ＋ ａｎ （ ｔ ） ，成 本 总 量 为 Ｂ（ ｔ） ＝ ｂ１ （ ｔ） ＋ ｂ２ （ ｔ） ＋ … ＋ ｂｎ （ ｔ） ，其中 ａｉ （ ｔ） ，ｂｉ （ ｔ）（ ｉ ＝ １ ，２ ，… ，ｎ）分别为 各子工程项目在阶段 ｔ 的工作量和成本量 ．这是一个时间 序列 ，适合用时间序列预测法预测工程成本 ．
１４８
四川兵工学报
可得到相应的隶属度 ，其取值都在 ［０ ，１］ ，且相应的模糊子
集为
Ｘｉ ＝ ｛ ｘｉ１ ，ｘｉ２ ，… ，ｘｉｊ ，… ，ｘｉｎ｝
其中 ：ｘｉｊ为第 ｉ 个工程对应于第 ｊ 个特征元素的隶属度（ ｉ ＝ １ ，２ ，… ，ｍ ；ｊ ＝ １ ，２ ，… ，ｎ） ．对于待建工程 ，根据其工程的特
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术 ，对商家而 言 ，数据挖掘可以有助于发现业务发展的趋势 ，揭示已知 的事实 ，预测未知的结果 ，并帮助商家分析出完成任务所 需的关键因素 ，以达到增加收入 、降低成本 ，使商家处于更 有利的竞争位置的目的 ．通常 ，根据发现任务与发现目标 的不同 ，数据挖掘器所能发现的典型知识主要包括关联规 则（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅ） 、分类（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ） 、聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ） ．除 上述主要发现目标外 ，数据挖掘所发现的知识类型还有特 征规则 、趋势分析 、异常分析 、模式分析等 ．
数据挖掘使用的方法一般来自人工智能 、机器学习和 数理统计 ．数据挖掘技术主要有 ：统计学方法 、决策树方
法 、人工神经网络 （Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ） 、遗传算法 、粗集 （Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ）理论 、模糊逻辑 （Ｆｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ ） 、可视化技术 、概念树方 法 、Ａｐｒｉｏｒｉ 算法 、聚内分析 、回归分析 、因子分析 、贝叶斯方 法等等 ． １ ．３ 数据挖掘过程
图 １ ＢＰ 网络模型
ＢＰ 网络的学习过程包括正向传播和反向传播两部分 ． 在正传播过程中 ，输入信息从输入层 、经隐含层逐层传递 、 处理 ，并传向输出层 ，每层神经元的状态只影响下一层神 经元的状态 ．如果实际输出模式不满足要求 ，那么就转入 反向传播 ，将误差信号沿原来的连接通路从输出层至输入 层逐层传送 ，并修改各层间的连接权值 ，再经过正向传播 过程 ．反复运用这两个过程就会使误差不断减小 ，直至满 足要求 ．此时网络的理想输出与实际输出趋于一致［５ － ７］ ．