浅析大数据挖掘在工程项目管理中的应用
大数据在工程管理中的应用
大数据在工程管理中的应用随着信息技术的不断发展和普及，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
在工程管理中，大数据的应用可以帮助企业更好地进行项目规划、资源调配、风险评估等方面的工作，提高工程管理的效率和质量。
本文将从以下几个方面探讨大数据在工程管理中的应用。
一、项目规划与决策在工程项目的规划与决策阶段，大数据可以提供大量的项目历史数据和市场趋势分析，帮助工程管理者进行项目需求分析和市场定位。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以预测项目风险，制定合理的项目计划，并根据市场趋势进行决策，从而使工程项目在前期规划阶段就清晰明确、高效可行。
二、资源调配与调度在工程项目的实施阶段，大数据可以帮助工程管理者进行资源调配和调度，提高资源的利用效率。
通过对项目实时数据的监控和分析，可以准确掌握各项资源的使用情况，及时做出调整并合理安排。
同时，基于大数据的智能算法还可以预测资源需求和短缺情况，通过优化调度方案，提高资源利用率，降低成本。
三、风险评估与控制在工程项目的监控与控制阶段，大数据可以帮助工程管理者进行风险评估和控制，并提供决策支持。
通过对项目实施过程中产生的大数据进行分析，可以实时监控项目进度、成本和质量等关键指标，及时发现潜在风险，并采取相应的措施进行控制。
同时，通过与历史数据和市场数据的比对分析，可以预测项目风险，并提供相应的应对策略，降低项目风险。
四、质量管理与优化在工程项目的验收与交付阶段，大数据可以帮助工程管理者进行质量管理与优化。
通过对项目实施过程中产生的质量数据进行分析，可以评估项目质量，并及时发现问题，采取改进措施。
同时，通过与历史数据和行业标准的比对分析，可以优化工程管理流程和方法，提高项目质量和效率。
综上所述，大数据在工程管理中的应用可以帮助企业在项目规划、资源调配、风险评估和质量管理等方面实现优化与改进，提高工程管理的效率和质量。
随着大数据技术的不断发展，相信在未来，大数据将在工程管理中发挥更加重要和广泛的作用。
探索大数据在建设工程管理中的应用及发展趋势
探索大数据在建设工程管理中的应用及发展趋势引言随着科技的快速发展，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
在建设工程管理领域，利用大数据技术可以帮助提高项目管理的效率和质量。
本文将探讨大数据在建设工程管理中的应用，并展望其未来的发展趋势。
大数据在建设工程管理中的应用1. 风险管理：利用大数据分析技术，可以对项目的风险进行全面的评估和预测。
通过对历史项目数据的分析，可以发现风险的潜在因素，并制定相应的控制措施，有助于降低项目的风险和提高项目的成功率。
2. 资源优化：大数据可以对建设工程项目中的资源进行合理优化。
通过数据的分析和挖掘，可以了解资源的利用情况和瓶颈所在，优化资源的调度和分配，提高资源的利用效率，减少浪费。
3. 工期控制：大数据分析可以帮助项目团队更好地控制项目的工期。
通过对已完成项目的数据分析，可以得出工期的可行范围，并根据实际情况进行调整。
同时，大数据还可以对项目中的进度进行实时监测和预测，及时发现潜在的延误风险，并采取相应措施避免延误。
4. 质量管理：利用大数据技术，可以对项目的质量进行全面监测和控制。
通过对历史项目数据的分析，可以找出影响质量的因素，并采取相应的措施加以控制。
同时，大数据还可以对施工过程中的质量指标进行实时监测和预测，及时发现潜在的质量问题，提高建筑工程的质量水平。
大数据在建设工程管理中的发展趋势1. 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的不断发展将与大数据技术相结合，为建设工程管理带来更多的可能性。
通过人工智能的算法和模型，可以对大数据进行更加深入的分析和挖掘，提供更加精准的决策支持。
2. 物联网的应用：物联网技术的普及将推动建设工程管理的数字化和智能化进程。
通过物联网技术，可以对建筑物和设备进行实时监测和管理，提高工程的效率和安全性。
3. 数据安全和隐私保护：大数据时代的到来，也带来了数据安全和隐私保护的挑战。
在建设工程管理中，保护项目数据的安全和隐私将成为一个重要的课题。
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。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用
13大数据挖掘在工程项目管理中的应用杨国涛南京河西新城区开发建设管委会 江苏 南京 210000摘 要 ：21世纪是信息时代，世界朝着多元化的方向不断发展，特别是近年来大数据快速发展，无论是从事于何种行业，都不可避免的被海量复杂的大数据所困扰，这些大数据的价值量到底都多大，怎么样才能够科学的对大数据做好挖掘、管理、利用的工作，是每一个管理者必须思考的问题。
因此学者研究出大数据挖掘理论，希望可以有效解决信息技术带来的难题。
本文深入剖析了对大数据挖掘在工程项目管理中的应用。
关键词： 大数据挖掘； 工程项目； 管理应用 中图分类号: TL372 文献标识码：A正文：1 导言想要对现代化的工程项目进行完善，就离不开先进的信息技术和大数据提供的资源支持，从研究管理学的视角出发，对大数据世道的信息和管理理论进行深入研究，不难发现在项目管理的过程中存在的大量漏洞，这些不足严重阻碍了工程项目向前发展的步伐。
工程项目管理面对的主要目标就是在建工程，我们一定要站在大数据理论中思考问题，合理把控施工全过程的动态，做好管理工作。
2 大数据挖掘技术的概述大数据挖掘主要指的是KDD发展的重要步骤，此类技术的应用大多数是从大批量的大数据中筛选出来一些完整性偏低和数据，还有一些相对过于简单和过于模糊的数据中进行有目的性的抽取得来的。
这些数据有一个共同的特征就是很难被人发现的信息，但又切实的存在。
KDD全拼为（Knowledge Discovery In Database）顾名思义，解释为发现知识的一个过程。
大数据挖掘引擎是整个大数据挖掘系统中不可分割的部分，它可以准确的对大数据的特征、关联、类别、价值分类规划，有利于在系统中合理利用大数据挖掘的技术。
3 大数据挖掘的类型 3.1 大数据库大数据库就是大数据挖掘经常进行处理的大数据类型之一，当然大数据库类型并不单一，而是都中多样的，像是关系型大数据库、面向对象型大数据库等等。
在这里我们着重介绍比较常用的关系大数据库，因为关系大数据库中的大数据结构严谨，条理清晰，这种存储形式给大数据挖掘技术的使用带来了极大的便利条件，使大数据挖掘技术应用起来更加灵活、方便。
大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用探讨
收稿日期:2018-05-14作者简介:李琛(1981—),女,四川成都人,本科,工程师,研究方向:大数据。
随着大数据挖掘技术的出现及广泛应用,已经有越来越多的信息资源被数据所替代,各行各业的发展过程中都透露出数据化的特点,也为我国的工程项目管理提供了更多的发展机遇。
在工程项目管理工作流程中采用了大数据挖掘技术后,它可以充分发挥其对于数据的先天优势,提升收集、处理数据的效率,增加数据的利用率,实现工程项目管理层次的升华。
1 大数据挖掘技术在工程项目管理中应用的优势大数据挖掘技术其实就是在大量混乱、繁多的数据中找到自己所需要的数据,充分的挖掘出数据信息的价值,并将其应用到自身工作中。
数据挖掘技术便是根据自身专用性、准确性、可视性、多层次的特点,在工程项目管理的应用中,充分发挥了应用的价值优势。
考虑到工程建设工作流程的复杂性,需要采用更加统一、集中、系统的工程项目模式进行管理。
工程项目的各个环节在表面上看起来是没有必然关联的,传统的工程项目管理模式也仅仅是进行浅显的分析,造成管理效率低下。
而大数据挖掘技术的应用,则可以对庞大的数据进行一系列系统、高效的整理收集、归纳分析,从而全面的扩展项目建设管理工作[1]。
2 大数据挖掘技术在工程项目管理中应用的具体策略2.1 组建专门的大数据挖掘小组人才永远是企业可持续性发展的重要保障,大数据挖掘技术作为一项新型管理手段,必须有专门的团队进行服务平台的搭建工作,才能将大数据挖掘技术这项信息管理应用手段有效的运用于工程项目管理中,同时组建专门的大数据挖掘小组也是其能够系统、合理、科学的运用于项目管理之中的保障。
专门的大数据挖掘小组组建工作分为以下几个部分:2.1.1 建立工程进度数据挖掘项目小组建立工程进度数据挖掘小组的主要目的是,为了充分实现数据挖掘技术的价值优势,对项目工程施工过程所产生的大量数据信息进行实时、系统、集中、全面的收集与处理,大量的数据中就包括投入的原始资金、工程方案、施工的基础性信息数据等,而后在专业评估人员的分析指导下对这些数据进行深度的信息挖掘,构建出与之相对应的数据控制体系,有利于高效的完成施工进程,保证施工进度符合项目方案的设计[3]。
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）。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用
知识文库 第04期219大数据挖掘在工程项目管理中的应用马欣然目前，国家开展的过程项目越来越多，随着社会的发展，现如今项目内容越来越复杂，所以工程项目的管理工作非常中重要。
在时代的飞速发展下，目前有一些管理人员开始利用一些大数据技术进行项目管理，其通过大数据的挖掘、分析、处理开展实际的项目工程管理，这样不仅可以提高管理工作的效率，也可以取得较好的效果。
下面就对于项目工程管理中的大数据应用问题进行分析。
1 大数据挖掘在工程项目管理中的应用方式 1.1 建立基础数据模型一些管理人员在过程中首先会建立相应的数据模型来具体应用大数据，这种数据模型是根据项目的一些信息和数据规律所建立出来的，在建立期间，管理者需要搜寻大量的数据，建立大数据架构，以其作为支撑，展现出项目工程的一些特点。
在数据模型中，对于项目的归类非常重要，例如，在建立公路建设模型时，就需要建立出安全管理、资金管理等项目，不同的的项目中还要具体的划分各类的条目。
例如，资金管理项目中，可以继续细分为资金收入和资金支出，或者按工程阶段进行分类，从而将整个工程项目建立成蛛网模式，再将各项工程的数据纳入蛛网之中，从而清晰明了的开展具体项目的管理工作。
1.2 建立奇异值模型应用大数据挖掘技术还可以根据项目工程建立出奇异值的模型，这种奇异值模型是大数据挖掘非常常见的一种方法，应用该模型主要就是对工程的各项目标进行分解，把整个的过程按照管理条目进行拆分，根据各种小的管理项目建立管理计划。
这样要求工作人员要提高数据挖掘的准确性和针对性，按照拆分管理条目具体挖掘数据信息。
以工程材料管理为例，可以建立挖掘数据小组，收集与该工程有关的材料，了解材料价格波动信息、工程各阶段材料用量等，在用数据库的资源进行分析，从而制定出材料报表，从而用分析得到的所需材料的总量除以整个预定工期的总时长，这样就可以初步获取每日材料用量的数额。
在此基础上，在挖掘大数据信息，根据材料日用量进行材料的分发与控制管理。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用
大数据挖掘在工程项目管理中的应用1、大数据挖掘在工程项目管理中的应用大数据，即通过挖掘和分析海量数据了解隐藏在数据背后的知识。
目前大数据不仅仅用到市场营销、电子商务等行业，工程项目管理也是大数据应用的另一个领域。
1.1 在建设项目管理中，大数据挖掘可以发挥多方面作用（1）大数据挖掘可以帮助确定项目立项的合理性。
项目立项需要详细的调查研究，从历史信息中深入的了解项目和市场的情况，这就需要使用大数据挖掘技术搜集、整理、分析大量的数据，从不同的维度确定项目的可行性，给出正确的结论，让决策者能更好地判断与项目是否可以向前推进。
（2）大数据挖掘可以掌握项目进展。
工程项目管理中，项目管理者需要实时、全面地把握项目的进度，使用大数据技术收集、整理和分析大量的实时数据，进行可视化分析，快速了解当前的项目状态，快速发现问题，快速采取应对措施，有效地提高项目管理效率。
（3）大数据挖掘可以实现质量控制。
大数据挖掘技术可以收集大量的历史质量数据，将历史以及现有的质量管理机制数据全部综合起来，从多个角度进行分析，掌握项目质量状况，在构建多维度的质量模型时可以从多个角度出发，帮助项目管理者提前发现可能出现的问题，实现及时干预，避免问题的发生，确保项目的质量。
1.2 目前工程项目管理中大数据技术的落地目前，许多工程项目管理公司都正在尝试将大数据挖掘的技术运用到工程项目管理中，利用大数据挖掘系统可以快速地根据不断变化的环境对工程项目进行实时分析，以及进行实时决策和管理，更好地满足客户的需求，有效提高项目管理的效率。
同时，大数据技术也为工程系统带来了可以革新的机会，针对不同类型的工程项目开发出不同的大数据挖掘系统，打破传统的管理方式，大大提高了工程系统的可操作性、效率以及可靠性。
因此，在工程项目管理中，大数据挖掘技术可以发挥重要作用。
它不仅可以提高项目管理的效率，还可以提高项目质量。
大数据挖掘技术应用于工程管理，在当今社会发挥着越来越重要的作用。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用
Value Engineering0引言随着我国进入信息化时代，信息技术在各行各业均得到广泛应用，这一过程中形成了海量且复杂的数据，如何充分挖掘并实现大数据的价值成为了一门重要的课题。
当前我国工程项目管理领域的信息化水平尚处于起步阶段，面对工程项目管理相关数据量的爆炸式增长，迫切需要利用数据挖掘技术提高对数据的管理能力，从而为项目决策者做出管理决策、管控项目风险提供技术支持和决策依据。
1数据挖掘技术的概念与内涵数据挖掘的过程就是对具有随意性和模糊性的数据进行处理的过程。
数据挖掘是一个相对复杂的过程，对于不同数据的处理需要运用到不同的技术和方法。
但是，不同的数据挖掘方法基本步骤是一致的：首先，针对需要处理数据的特点、形式进行分析和判断，确定其挖掘的价值和意义；其次，结合数据挖掘的需求和数据自身的特性，确定其标准，并对残余数据进行清理；最后，开展深度挖掘，获取挖掘成果。
现阶段，数据挖掘技术在各行各业都有着广泛应用，其既可以针对不同行业的实际需求，对数据进行准确定位，还能够实现对数据信息的深度挖掘，为市场变化及行业预测提供数据支撑，从而提升决策的准确性。
2工程项目管理中大数据应用存在的问题2.1缺乏适用的大数据应用方法工程项目大数据管理基础理论、算法、决策分析问题的研究有待加强。
工程项目生命周期长，相关研究既需要结合工程项目的自身特点，又要满足多个应用场景的需求，但目前缺乏一套适用的、对工程项目管理有针对性的大数据应用方法来指导实践。
如何在工程项目管理中利用大数据技术、云计算来深层次挖掘真实数据、分析数据、提取有效数据作为决策支撑是亟待解决的问题。
大数据技术在全生命周期的研究与应用仍需进一步探索，这也导致传统管理模式未得到实质性改观。
在传统的工程项目管理中，项目部是整个项目管理的核心部门，而项目经理和项目管理人员又是最直接接触工程项目的管理者，其往往会根据自己的主观意识或集体头脑风暴、管理经验、行为偏好来管理项目，这种方式导致个人主观成分过多，很多工作仅停留在问题表层，客观性不够，决策的科学性、合理性不足，管理方式单一化未得到明显改变。
大数据挖掘在建筑工程管理的应用
大数据挖掘在建筑工程管理的应用一、概述1.1 建筑工程管理的背景与挑战1.2 大数据挖掘在建筑工程管理中的应用前景建筑工程领域是一个复杂、规模大、管理难度高的行业。
建筑工程建设的整个过程包括设计、施工、验收、投入使用等多个环节，涉及到多个部门和人员协同作业，既有量化指标又包含丰富的非量化因素。
传统的人工管理方式往往存在人力、时间和精力等方面的局限性，如何更加高效地管理建筑工程，提高建筑工程的质量和效率是建筑专家们一直努力追求的目标。
随着大数据技术的兴起，传统的建筑工程管理方式正在被取代或者改进。
大数据挖掘能够收集和整合大量的数据，对建筑工程的各个环节进行全面、准确的分析，为管理者提供有力的决策支持。
在建筑工程管理领域，大数据挖掘应用的前景非常广泛，但是如何利用大数据挖掘技术更好地解决建筑工程管理问题是需要重点研究的问题。
二、大数据挖掘在建筑工程管理中的应用2.1 建筑工程施工效率的优化与监控2.2 建筑工程质量和安全管理2.3 建筑工程的风险预警和控制2.4 建筑工程项目管理与成本控制2.5 建筑工程运营与维护2.1 建筑工程施工效率的优化与监控建筑工程施工环节是整个建筑工程的重要部分，而施工效率的高低直接影响到工程的质量和进度。
大数据挖掘可以利用传感器等数据收集设备收集和分析施工过程的数据，根据已有数据训练模型，优化和预测施工效率，监控施工进度和质量等方面，提高施工效率并及时纠正施工过程中的问题。
2.2 建筑工程质量和安全管理建筑工程质量和安全是建筑工程不可忽略的方面，也是建筑工程管理者关注的重点。
大数据挖掘可以采用监控系统等信息技术手段，收集和分析施工过程中的数据，提前发现施工工作中出现的质量和安全问题，并及时防范与解决，保证工程质量和安全。
2.3 建筑工程的风险预警与控制建筑工程的建设、使用和维护过程中存在着各种各样的风险，如建筑材料问题、自然灾害、人为破坏等。
大数据技术通过收集和分析多维度的数据，为管理者提供风险预测和预警的能力，运用先进的算法和模型实现风险控制的有效管理。
探析大数据在项目管理中的应用
探析大数据在项目管理中的应用
随着互联网技术的快速发展，大数据已经逐渐成为了各个行业所需要的重要资源之一，项目管理也不例外。
大数据成为了项目管理的催化剂，可以帮助企业和组织在项目管理中
做出更加明智的决策，提高项目效率和质量。
一、监控和度量数据
数据是项目管理的生命线，收集和分析数据可以让管理者及时掌握项目的进度、成本、质量和风险等信息。
利用大数据技术，可以对项目数据进行自动化、实时分析，进而让管
理者更好的掌握项目进展情况，采取及时的措施。
此外，大数据可以挖掘出更深层的信息，例如短期内的风险变化、任务完成情况等，让管理人员能够更加全面地进行项目监控，及
时发现和解决问题。
二、风险预测和管理
项目管理中常常要面对各种风险，包括成本预算超支、进度延误、资源不足等。
利用
大数据技术，可以通过风险分类、风险影响分析、风险事件模拟等手段，对项目风险进行
预测和管理，根据预测结果采取措施避免或减轻风险，保证项目的成功实施。
三、项目资源规划和分配
大数据可以帮助管理人员优化项目资源的使用，提高资源利用效率。
例如，通过对项
目周期内的数据进行分析，可以确定最适宜的资源使用策略、资源进度计划等，确保高效
利用项目资源，减少浪费。
四、项目团队合作管理
大数据可以协助项目管理人员加强团队成员沟通和协作，在团队工作中进行有效的协
作和资源分配，确保团队的高效协作和追求项目目标的一致性。
总之，大数据是项目管理中不可或缺的重要工具。
在项目管理中，利用大数据技术可
以让管理人员更加全面地了解项目状态和进展情况，提高项目效率和质量，实现项目成功
实施。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略研究
现代商贸工业２０２１年第１２期１６３㊀作者简介:彭京凤(１９７６－),女,山东平邑人,本科,中级经济师,研究方向:商事登记改革㊁市场经济㊁工商管理等.㊀㊀在进行学习效果评价时,应从态度评价和成果评价两方面进行.态度评价重点从合作贡献率㊁合作参与度方面考核,成果评价包括项目成果评价和期末考核成绩评价两部分,其中,项目成果评价从结论的可行性㊁项目优化程度方面进行考核,这种评价是对于小组集体成果的评价,但对于学生个体学习效果的评价还需通过期末考核的方式进行,加强学生基础知识的掌握.４㊀结论应用型高校在进行人才培养时,由于传统体验式教学在师资力量㊁教学场景㊁教学内容㊁教学过程及学习效果评价方法等方面的局限性,学生参与理论实践一体化的体验式教学机会较少,特别是对于管理类课程,往往理论与实践相互分离进行,使理论知识的内化及应用能力的提升程度有限,因此,论文提出将理论教学与实践教学相结合,通过课堂迁移的方法加强体验感知,通过以学生为主的实践总结与分析,使学习素材取材于实践,深化学生对知识的理解与运用,通过讨论结论应用于企业实践,激发学生学习的主动性,提高学习研究的成就感,以此提升教学效果,将应用型人才培养渗透到教学的每一个环节.参考文献[１]邢以群,鲁柏祥．以学生为主体的体验式教学模式探索 从知识到智慧[J ]．高等工程教育研究,２０１６,(５):１２２Ｇ１２８．[２]刘书艳．体验式教学模式研究[J ]．教育理论与实践,２０１５,(３５):５７Ｇ６０．[３]大卫 库伯著,王灿明,等译．体验学习 让体验成为学习和发展的源泉[M ]．上海:华东师范大学出版社,２００８．[４]庞维国．论体验式学习[J ]．全球教育展望,２０１１,(６):９Ｇ１５．[５]陈苗青．以培养高技能应用型人才为导向的体验式教学模式探索和实施 以宁波大红鹰学院汽车专业为例[J ]．大学教育,２０１５,(３):１４８Ｇ１４９．大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略研究彭京凤(临沂市罗庄区行政审批服务局,山东临沂２７６０１７)摘㊀要:随着大数据时代的来临,大数据相关技术在工程项目管理领域中得到了广泛的应用.其中, 大数据挖掘 作为大数据技术的重要组成部分,在工程项目管理过程中发挥着重要的作用,故此,对其在工程项目管理中的应用策略进行探析是十分必要的.本文以工程管理学相关理念为基础,结合计算机技术相关领域的知识,着重分析了大数据挖掘事业发展的现状,并根据工程项目管理的根本目标及其相关宗旨,基于工程项目管理者的视角针对在大数据挖掘工作中出现的问题,从建立基础数据模型㊁完善管理制度㊁打造优质团队三个方面探究了解决问题的对策.关键词:大数据挖掘;工程管理;数据处理中图分类号:T B ㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀d o i :１０．１９３１１/j．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０２１．１２．０７９０㊀引言随着信息技术的飞速发展,大数据技术的应用为许多行业的发展带来了转机.对于工程项目管理事业而言,伴随着工程项目的规模不断增大,相关工作者的工作量也急剧增加,而以大数据挖掘技术为首的大数据相关技术的引入,为管理者提供了必要的技术支持,有效地缓解了管理者的工作压力,整体提升了管理者的工作效率.本文的研究方法是文献分析法.本文对主题的研究,旨在使工程项目管理制度进一步适应时代的要求,使之与我国政治体制㊁文化体制中的各项改革相适应,加快社会改革的步伐,保证我国工程管理事业的根本任务和总体目标的实现,最终保证该事业的健康稳定发展.１㊀大数据背景下工程项目管理工作的发展现状大数据挖掘属于K D D 发展过程中涉及的一个重要环节,通过大数据挖掘,操作者可以根据信息完整性在大量甚至海量的信息数据中挑选出有用的信息,并能够依据相对模糊或简明的规则对相应的数据进行调取.借助大数据挖掘技术,操作者可以对某些平时难以被人们发现,但真实存在的客观规律进行挖掘.以某广场的垃圾箱布置方案设计为例,借助大数据挖掘技术,通过对每天的人流量㊁广场的垃圾箱数量进行统计㊁分析,能够找出垃圾箱数与人流量之间存在的隐性联系,根据其在大数据软件中形成的变化曲线,总结相关计算公式与整体规律,通过精密计算,确定在广场人流量不同的区域安放不同数量垃圾箱的最优方案,以达到在节约资源基础上实现公共设施使用效率最大化的目的.在传统的工程项目管理工作中,管理者常常需要面对一些难题,例如,工程项目类型复杂㊁项目所涉领域过于广泛㊁项目规模庞大等.面对这些难题以及随之而来的工作压力,管理者的工作效率与相关人力㊁物力资源的利用效率都会发生一定程度的下降.然而,伴随着大数据技术的飞速发展,许多企业在管理过程中加大了对相关技术的重视.借助大数据挖掘技术的帮助,管理者能够对工程管理工作的相关内容展开更为科学㊁合理的分析,在此基础之上,管理者可以通过完善相关数据库的构建,进一步对工程项目进行规模化的管理,提升管理工作的整体效率并促进企事业单工程管理与技术现代商贸工业２０２１年第１２期１６４㊀㊀位的稳定发展.２㊀大数据挖掘在工程项目管理中应用时的难点２．１㊀社会经济环境相关因素对其应用造成了负面影响从宏观角度分析,受市场经济影响,大多数企业面临着激烈的市场竞争压力,随着全球经济一体化步伐的加快,企业所面临的竞争压力已不仅仅局限于国内市场,而是包括了来自全球经济市场的竞争压力.例如,在２００８年爆发的全球性经济危机中,我国部分中小型企业的发展就受到了不同程度的冲击.故此,在工程项目管理过程中应用大数据挖掘技术时,不得不将这些竞争压力作为相关影响因素考虑在内.考虑到企业面临的竞争压力日益增大,企业在应用大数据挖掘技术的过程中应当注意对投入资金的节约,将数据挖掘技术用于工程项目管理的关键环节中,既能够节约管理时间,又能够节约人力㊁物力资源,将节省出的时间㊁资源用于应对来自外部市场的竞争中,形成良性循环.２．２㊀信息数据处理过程中存在难题从微观角度分析,管理者在工程项目的实际管理工作中应用大数据相关技术时,往往需要处理海量的数据信息.由于这些信息数量庞大㊁包含的内容过于繁杂,故此会为管理者处理信息的工作带来意想不到的困难,增大了新模式下工程管理工作的整体难度.首先,在对信息数据的不完全分析阶段,如果管理者未能及时有效地处理所有关键数据,那么会很容易增大工程相关项目方案与市场要求之间的差异性.其次,在处理复杂的数据信息过程中,管理者一旦对数据的归类做出了错误的判断,就会对企业的整体经营活动造成一定程度的不利影响,给企业带来经济上的损失.故此,许多企业都将对信息数据的收集与处理工作当做项目内大数据挖掘工作的基础环节与关键部分.３㊀大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略３．１㊀建立基础数据模型从技术层面分析:基础数据模型基于较大规模的数据信息,以大数据挖掘技术对收集到的信息进行提炼㊁分析,在此过程中,管理者通过对相关信息规律进行整合,最终以数据模型的形式进一步对工程项目管理条目及相关工作的一般特性进行直观展示.一般情况下,工程管理工作包括:工程进度管理㊁资金管理㊁安全风险控制等基础环节.在大数据技术的帮助下,管理者可以按照相关项目条目对基础工作信息进行有效的收集与整理,与此同时,计算机软件会根据拓扑学相关原理,将收集到的工作信息进行有效处理,最终形成蛛网式数据结构以便管理者对处理结果进行更好的调用与分析.针对管理目标缺少相应参照物问题,管理者可以通过搭建奇异值模型,将大数据挖掘技术融入工程项目管理过程中.以我国某地区城市建设为例,管理者在搭建该城市相关道路模型时,发现其模型在搭建过程中不具备可参照性,且管理项目的相关数据 极值 存在一定问题,导致管理者在针对该项目的大数据挖掘工作中,不能按照常规的分析方式对数据进行分析;为保证分析结果的准确性,管理者最终采用了 奇异值 模型作为基础模型,对相关分析对象进行条目式分解,保证数据合理性,并在此基础之上制定大数据挖掘方案通过细致计算,对不同管理对象条目下的数据进行完整的分析处理.３．２㊀完善大数据挖掘管理制度从制度层面分析:对大数据挖掘管理的层次架构进行搭建,是将大数据挖掘工作融入工程项目管理过程的首要环节.在这一环节中,首先需要引入市场化层次管理理念与控制集中化的相关思想,以便项目开发单位对相关信息进行进一步的收集㊁处理,构建管理回路,将大数据信息资源作为企业管理工作的数据支撑.在此基础上,管理者应该对相关数据进行有效控制,按照相关规范对数据进行采集㊁处理㊁分析,保证采集过程的高效性与及时性,结合数据信息的整体情况,对管理工作进行阶段性划分,并针对施工成本与进度控制㊁工程安全风险控制等不同工作阶段提出有效的决策性建议.３．３㊀打造高质量大数据挖掘团队从团队层面分析:相关企业应该进一步强化大数据挖掘团队的整体素质与能力,全面保证工程进度与工程质量能够达到相关标准.在相关项目的施工作业具体过程中,往往会产生大量甚至海量的工程数据信息,包括资金信息㊁项目信息㊁设备信息㊁人力资源信息等.为了充分发挥大数据挖掘技术在工程项目管理工作中的作用,就必须组建一支工作能力较强㊁职业素养较高的工程数据挖掘团队,在这一团队中,应该安排专业人员进行相关的评估与指导工作,对收集到的海量工程数据进行全面㊁深入的挖掘,提炼数据的信息价值,通过建立模型等手段实现对相关数据信息的控制,进而加快工程进度,提升工程项目总体收益,结合对工程原材料管理㊁相关成本预算管理中有效数据的分析,进一步控制工程成本,防止相关支出超过预算等问题的发生;借助大数据技术对工程质量进行有效管理,及时发现并处理工程设计㊁工程验收㊁工程风险控制等环节中存在的隐性问题,全面保证工程质量.４㊀结语综上所述,大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用能够提升工程项目管理者工作的整体效率,减少相关经济损失.大数据挖掘技术的应用,有助于管理者加快工程进度,控制工程成本,管控工程质量.故此,在工程项目管理过程中应用大数据挖掘技术,能够有效地节约时间㊁资源,整体地提升工程项目的质量.为了保证大数据挖掘技术能够更好地与工程项目管理相关工作进行融合,企业应当着力打造优质的大数据挖掘团队.参考文献[１]齐譞博．大数据挖掘在工程项目管理中的应用[J ]．住宅与房地产,２０１８,(３６):１０５．[２]张庆帆．工程项目管理中大数据挖掘的应用[J ]．居舍,２０１８,(３２):１４６Ｇ１４７．[３]黄慧平．大数据挖掘在工程项目管理中的应用探析[J ]．山西建筑,２０１７,４３(１３):２５６Ｇ２５７．[４]马婕．工程项目管理协同体系模型构建研究[D ]．兰州:兰州理工大学,２０１６．。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用 张宗文
大数据挖掘在工程项目管理中的应用张宗文摘要：工程项目在我国国民经济中占据着重要的地位，对项目工程管理的好坏直接关系着项目整体的发展，随着互联网的普及，项目管理变得越来越便捷，大数据时代的到来更是在一定程度上提升了项目工程的管理水平。
在项目工程管理中利用大数据挖据技术，可以更好的实现对工程数据库的分析研究，寻找对项目管理有价值的信息，更有利于项目工程的长期发展。
关键词：数据挖掘技术；项目管理；挖掘价值前言：工程项目管理分类多，管理起来复杂，单纯靠人力无法顾及到各个方面，也容易出现失误；但随着技术的进步，工程项目管理也随之进入智能化、信息化管理阶段，大大提高了我国项目管理的整体水平，尤其是大数据时代的到来，为项目管理带来了又一次挑战，同时也将是一次机遇。
在当今信息技术快速发展的时代，如果还使用传统的管理模式，将会被时代所淘汰，所以，不管是任何行业，都要紧跟时代发展的步伐，迎接挑战，转变管理模式。
工程项目管理不再是单纯的对某一环节的静态管理，更多的是实现对各环节的动态管理，传统的计算机管理模式在对项目数据进行查找时需要花费很长时间，在对数据进行处理时只能做些简单的处理，而大数据将庞大的数据处理变为可能，它可以实现对整个项目工程的数据进行筛选、分析，从中挖掘出有价值的信息，通过挖掘到的信息对项目进行管理，展现出了大数据的强大功能。
利用大数据挖掘对项目进行管理，首先可以提高对项目管理的整体水平；其次，在提高管理水平的基础上减少时间成本，提高整体收益。
一、使用大数据挖掘技术在工程项目管理中的优势1、提高项目管理水平，促进项目工程发展从计算机到互联网再到大数据，科技的发展突飞猛进，每一种技术都是从陌生到熟悉再到普遍，大数据技术从出现到今天，已经被很多企业运用到自身管理中，用大数据技术为企业提供便利已经成为一种趋势。
传统的管理模式总体来说，管理效率低，效果不理想，因为管理本身就是一种系统性的工作。
需要各部门之间相互配合，一旦各部门之间沟通不畅，就会导致管理出现问题。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用 王硕
大数据挖掘在工程项目管理中的应用王硕摘要：随着我国社会经济的不断发展，建筑行业得到了快速的发展，大数据给工程项目管理带来了新的契机和挑战。
基于此，本文介绍了大数据挖掘技术对建筑工程项目的作用，从分析了大数据挖掘下工程项目管理中的难点，提出了大数据挖掘在工程项目中的应用策略。
关键词：大数据挖掘；工程项目管理；1大数据挖掘技术对建筑工程项目的作用1.1加强建筑工程项目的管理工作随着信息技术的不断发展，当前大数据挖掘技术已经成了各行各业发展的趋势和必要。
通过大数据挖掘技术的应用，能够帮助企业认清当前企业自身以及行业的情况，从而调整企业的发展战略方向，帮助企业在市场经济中能够更好的发展。
而对于建筑工程项目的管理工作来说，通过大数据挖掘技术的应用，能够有效提高建筑项目工程的管理工作质量和效率，同时帮助建筑企业更好的规避市场中可预知的风险，为企业的发展保驾护航。
在建筑工程项目的管理以及施工过程中，由于项目巨大，因此管理工作上存在系统性以及复杂性的特点。
这样一来，就使得建筑工程项目的管理工作从表面上来看十分的繁杂并且缺乏关联性，导致建筑工程项目的管理质量一直得不到有效提高。
而通过大数据挖掘技术对大量信息数据分析整理，发现建筑工程项目不同管理工作背后的内在联系，从而做到采用多样化的管理手段来开展不同的管理工作，以此提高建筑工程项目管理工作的质量和效率。
1.2加强项目全面风险管理工作建筑工程项目具有投资额大、建设周期长等特点，所以在工程项目管理过程中必须全面的了解建设项目的风险，从而确保工程项目的顺利进行，有效提高建筑企业的利润。
利用大数据挖掘技术，可以全面的掌握建设项目庞大的数据关系背后隐含的信息以及分析出有价值的数据，为建设项目管理以及决策人员提供项目规划以及实施过程中可能出现的风险，全面了解风险点的情况，从而提升风险管理水平。
利用大数据挖掘技术可以将建设项目有关的数据进行有效的整合，通过大数据平台进行展示，有利于参与各方信息交流，避免由于信息不对称导致项目无法顺利进行，同时可以有效的避免信息沟通、交流过程中的缺失、失真引起的管理风险。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用探析
大数据挖掘在工程项目管理中的应用探析摘要：近年来，随着我国社会经济的快速发展以及科学技术的不断进步，大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用，并取得了较好的效果。
大数据技术在工程规划、工程建设以及工程管理中的广泛应用，在一定程度上加快了项目进度、提升了工程的质量并有效实现了成本控制。
关键词：大数据挖掘；工程项目管理；应用措施引言随着信息技术的快速发展，现阶段，我国已经来到了一个“智慧+”时代，在这个时代中，信息技术、互联网技术、大数据技术和我国各个行业进行有效结合，这对于我国行业发展具有重要作用。
大数据挖掘技术在工程项目管理中的有效应用可以让工程管理水平得到有效提升，对于我国工程事业发展具有推动作用。
1.大数据挖掘技术对工程项目管理的重要意义大数据技术在社会各领域得到了广泛的应用，有力的促进了生产力的提高。
当然，项目管理工作也不例外。
由于工程项目管理本身就具有管理全面性、数据形式多样性等特点，所以工程项目管理方法的创新不得不说是一种思维上的突破。
具体来说，在项目工程管理工作中应用大数据挖掘，不仅可以使管理效率得以进一步提高，还能在众多数据库中快速的筛选出所需要的数据予以系统性的分析，科学性的优化，确保工作人员的工作质量，从而对项目工程管理过程中存在的安全隐患予以有效的规避。
大数据挖掘作为一种新型管理方式，其为工程管理工作注入新鲜的血液，使得企业内部各项资源得到了合理的优化，极大的提升了企业的内部管理水平。
二、大数据挖掘在工程项目管理中应用时的难点2.1社会经济环境相关因素对其应用造成了负面影响从宏观角度分析，受市场经济影响，大多数企业面临着激烈的市场竞争压力，随着全球经济一体化步伐的加快，企业所面临的竞争压力已不仅仅局限于国内市场，而是包括了来自全球经济市场的竞争压力。
例如：在2020年爆发的新冠肺炎疫情中，我国部分中小型企业的发展就受到了不同程度的冲击。
因此，在工程项目管理过程中应用大数据挖掘技术时，不得不将这些竞争压力作为相关影响因素考虑在内。
大数据挖掘在建筑工程管理中的应用研究
大数据挖掘在建筑工程管理中的应用研究摘要：本文旨在探索大数据挖掘在建筑工程管理中的应用。
介绍了大数据挖掘的概念和特点，并讨论了其在建筑工程管理中的潜在应用。
分析了建筑工程管理中的关键问题和挑战，并提出了大数据挖掘技术解决问题的优势。
讨论了大数据挖掘在工期管理、成本控制和质量监测等方面的具体应用，并展示了其潜在效果。
对应用效果进行了讨论和分析，并提出了未来研究的展望和建议。
该研究对于提高建筑工程管理效率和推动行业数字化转型具有重要意义。
关键词：大数据挖掘；建筑工程管理；应用一、引言随着信息技术的迅速发展和建筑工程规模的不断扩大，建筑工程管理面临着越来越多的挑战和机遇。
大数据挖掘作为一种强大的技术手段，正在逐渐在建筑工程管理领域得到广泛应用。
通过对海量数据的收集、分析和挖掘，大数据挖掘可以揭示隐藏在数据背后的有价值信息，帮助管理者做出准确的决策和优化建筑工程管理过程。
本文旨在探讨大数据挖掘在建筑工程管理中的应用研究，并分析其潜在的益处和挑战。
通过深入研究和探讨，我们可以更好地理解大数据挖掘对于提升建筑工程管理效率和质量的重要性，为实际工程实施提供指导和参考。
二、大数据挖掘概述大数据挖掘是一种利用先进的数据分析技术来探索、发现和提取大规模数据中潜在模式、关联和趋势的方法。
它涉及从海量、复杂和多样化的数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策制定、问题解决和业务优化。
大数据挖掘的核心目标是发现隐藏在数据背后的规律、趋势和洞察，从而为企业和组织提供更深入的理解和洞察，并帮助其做出准确的决策和预测。
在建筑工程管理中，大数据挖掘可以应用于各个领域和方面。
它可以从多个数据源中收集数据，包括传感器数据、施工现场数据、材料和设备数据、项目管理数据等。
然后，通过应用各种数据挖掘算法和技术，如聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测模型等，对数据进行处理和分析，以发现其中的模式、趋势和关联。
这些分析结果可以为建筑工程管理者提供决策支持和预测能力，帮助他们优化资源分配、风险管理、进度控制、质量保证等方面的工作。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用
大数据挖掘在工程项目管理中的应用摘要：随着我国经济、科技的快速发展，大数据技术在工程项目管理中具有重要作用，占据重要地位。
其应用方向和生产措施作为大数据挖掘的重要内容，应在探究与创新中结合计算机领域的先进知识和理念，秉承项目管理的根本宗旨，深度挖掘工程项目管理中存在的现有问题，建立基础数据模型，完善制度管理措施，打造优质项目管理团队，不断推动工程项目管理的进一步建设与发展，带来更好的社会效益和经济效益。
关键词：大数据挖掘、工程项目管理、应用与分析引言现阶段，随着技术水平的快速建设，大数据技术作为各行业生产与发展的重要转机，随着工程项目管理事业建设规模的不断扩大，工程量急剧上涨，科学技术水平的要求较高，整体工作内容以互联网技术为核心，引入大数据挖掘生产方式，在相关技术落实的同时缓解工作压力，提高工作效率，杜绝工作漏洞。
以项目管理制度为核心来适用现代化生产发展体制，落实政治任务和文化任务，在推进社会改革步伐的同时实现项目管理总体目标，最终保证事业的长远、稳定建设与发展。
一、项目工程管理的发展现状大数据挖掘作为项目工程管理的重要环节，以数据挖掘为核心，挑选有用信息，借助相对模糊或简明的规则内容来进行数据调取，深度了解数据内核，从客观中挖掘数据规律，借助大数据挖掘技术来统筹数量与其他数据变化之间的隐藏联系。
从整体规律出发，落实精密计算，提出最优方案，保证资源管理工作在实施上达到效率最大化的目的。
其次，在传统的工程项目管理中，往往会面临项目内容较为复杂、涉及领域较多、规模较为庞杂的生产难题，所面临的生产压力较高，工作效率由于人力、物力投入成本过高而较为低下，会存在一定程度的损失现象。
伴随着大数据技术的快速发展，应提高重视程度，应对飞速发展的社会现状，以管理内容为核心，科学、合理地分析项目管理内核，在构建科学管理数据库的同时进一步扩宽管理规模，提高整体效率，促进单位项目工程管理工作的稳定建设与长远发展。
二、大数据挖掘在工程项目管理中的应用难点(一)负面影响从宏观经济的角度出发，大数据技术受到多方面的影响，在市场经济的制约下，很多企业面临着激烈的市场竞争压力，随着全国一体化经济发展步伐的不断推进，所面临的压力并不仅仅局限于国内市场，而是面临着全球各国市场的竞争压力。
探析大数据在项目管理中的应用
探析大数据在项目管理中的应用
随着信息技术的迅速发展和大数据时代的来临，大数据在各个领域的应用也越来越普及，其中之一就是在项目管理中的应用。
大数据技术可以在项目管理中提供有价值的信息和洞察力，有效地支持决策制定、资源优化和风险管理等方面的工作。
下面将从不同角度来探析大数据在项目管理中的应用。
大数据可以提供项目决策制定的依据。
在项目的规划和决策阶段，大数据技术可以通过对大量实时数据的收集和分析，为项目管理人员提供必要的信息和洞察力。
在项目的可行性研究阶段，可以利用大数据技术对市场需求、竞争对手、技术趋势等方面的数据进行分析，为项目决策提供支持。
大数据技术还可以通过对项目相关数据的挖掘，发现潜在的机会和风险，从而进一步完善项目的计划和决策。
大数据可以提升项目的资源优化能力。
在项目的执行阶段，大数据技术可以对项目资源的使用情况进行实时监控和分析，帮助项目管理人员及时发现和解决资源浪费和瓶颈问题。
在人力资源管理方面，可以通过大数据技术对员工的绩效、能力和需求等方面的数据进行分析，优化人员配置和培训计划，提高项目执行效率。
同样地，在物资和设备资源管理方面，利用大数据技术可以对物资和设备的使用情况进行监测和预测，合理安排采购和调配，降低项目成本和风险。
以大数据挖掘助力工程项目管理
以大数据挖掘助力工程项目管理大数据时代下工程项目管理也面临着新的机遇和挑战，大数据挖掘技术的应用，为工程管理提供了一种现代化的支持，促进数据处理时效的改善，进而提升工程项目管理水平。
本文就大数据挖掘进行简要介绍，明确大数据挖掘在工程项目管理中的作用，进一步探讨基于大数据挖掘来助力工程项目管理的有效途径，旨在促进工程项目管理目标的实现，仅供相关人员参考。
标签：大数据挖掘;工程项目;管理現代社会各领域发展所表现出的重要特点之一就是数据化，工程项目管理工作的开展，要注重大数据挖掘技术价值的充分发挥，通过数据优化管理与科学利用来提升工程项目管理层次，并推进工程项目建设发展。
数字化时代下，工程项目管理要积极转变思路，注重对大数据挖掘的合理化利用，这是维护工程项目综合效益的关键条件。
1、大数据挖掘所谓大数据挖掘，就是以大批量数据为对象，从中对所需要的数据进行筛选，确保数据信息价值在实际工作中得以凸显出来。
大数据挖掘技术具有准确性、可视性特征，将其应用于工程项目管理中，有助于通过其自身优势的发挥来为工程项目管理提供辅助，促进管理成效的改善。
大数据挖掘系统的运行，以大数据挖掘引擎为支持，在明确大数据特征、类别以及价值的基础上，实施准确分类和科学规划，促进大数据挖掘技术价值的发挥。
大数据挖掘的应用，第一，要对数据对象进行分类，将数据项映射至具体给定类别。
第二，要开展回归分析，明确变量或属性之间以来关系，以便研究数据序列特征及数据相关关系。
第三，开展聚类分析，明确数据间相似性。
第四，确定关联股则，把握数据项之间所存在的关系规则。
第五，开展特征分析，明确数据集的总体特征。
第六，开展变化与偏差分析，明确观察结果与参照量的差别。
第七，Web页挖掘，通过信息分析和处理来识别危机并进行评价和管理。
2、大数据挖掘在工程项目管理中的作用2.1落实风险管理由于工程项目往往建设周期长且投资额度大，因而工程项目管理具有一定复杂性，为保障工程项目建设效益，必须要注重风险管理。
大数据挖掘在工程项目管理中的应用 杨磊
大数据挖掘在工程项目管理中的应用杨磊摘要：大数据时代背景下传统形式的工程项目管理工作目前已经很难满足科学管理的实际需要，但数据挖掘技术方法在工程项目管理工作创造了全新的一项提升途径。
立足于大数据这一大背景来说，正确的认识工程项目管理问题的存在，有针对性地提出大数据挖掘管理层次的有效构建以及制度结构的构建，同时找到最佳的大数据挖掘项目组解决途径，立足于房地产工程项目的实际情况，完成工期进度控制模型的有效设置，之后有针对性地提出相应的应用性研究。
关键词：工程项目管理；大数据挖掘；制度结构一、大数据与项目管理的联系1.大数据概念。
大数据、人工智能、云计算当属当下最热门的研究领域，吸引了众多大型企业、政府、学术界的青睐目光。
于此同时，庞大的数据量给信息管理工作带来了不小的挑战。
目前较为广泛认可的大数据有5个显著的特征，大量（volume）、多样性（variety）、速度（velocity）、价值（value）、真实（Veracity）。
大量是指数据量的庞大，有些企业构建的大数据平台数据单位已经高达PB级别。
多样是指数据包含的信息量多种多样，粗略可以将其划分为结构化数据与非结构化数据。
速度是指处理速度快，真实是指数据的真实存在，价值是指低价值性，有用的信息可能很少，在庞大的数据量下被“稀释”。
大数据作为当下最热门的研究领域之一，其对管理学的发展也起到巨大的推动作用，那么何为大数据呢？大数据概念的提出者维克托・迈尔-舍恩伯格直观地解释为，大数据是指对所有的数据进行分析处理而不是采用抽样对数据进行随机分析。
2.大数据与项目管理的联系。
以生命周期理论视角，可以将项目分为规划阶段、计划阶段、实施阶段与完成阶段，在项目的整个生命周期内，包含了大量多样的数据信息，传统的项目管理大多采用抽样数据分析或者头脑风暴法得出的结论对项目整个阶段进行改良，这些传统的做法难免忽略系统的整体性，对数据的利用效率不足。
在信息化程度发达的今天，一个项目的运作可能会涉及几十个项目小组的共同协调，越复杂的项目产生的数据量越大，此时庞大的数据量即给管理者管理上带来难题，同时也是提升管理工作的一个契机，利用数据挖掘、大数据分析可以为管理者带来新的提升路径，更好的实现项目的质量、进度、成本三大目标管理。
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浅析大数据挖掘在工程项目管理中的应用
作者：张弘涛
来源：《名城绘》2018年第04期
摘要：在进入21世纪以后，我国已经全面迈入信息化社会。
当前，各行各业中都开始了信息化工作的转变，通过计算机技术的应用不仅能够有效提高工作的效率和质量，同时也能够帮助企业进行管理，使得企业在市场经济中能够更好的发展。
而随着大数据时代的到来，也为我国建筑工程项目的管理提供更多的发展机遇。
通过对大量信息数据的整理和分析，能够进一步加强建筑工程项目的管理工作，从而有效提高建筑工程的管理质量，给建筑工程的施工建设带来巨大帮助。
关键词：大数据挖掘；工程项目管理；应用
1、大数据挖掘技术在工程项目管理中应用的优势
1.1为其管理优化提供新的途径
信息技术的发展使得大数据逐渐成为了一种趋势，在这种趋势下，工程项目的信息管理实现科学化和集成化就有了新的途径和机遇，从而为工程项目的效率、质量以及风险等方面的管理优化提供了新的途径，也就说大数据挖掘技术对于工程项目的管理水平和管理效率提升有着极其重要的影响。
众所周知，工程项目管理具有一定的系统性和复杂性特点，这就导致了当前很多工程项目管理的水平和效率并不是很高，但是，随着大数据时代的到来，可以在先进技术和应用下实现对海量数据的高效化管理。
例如在工程项目管理的绩效评估工作中，以为涉及到的评价指标较多，导致在整个评价过程过于繁冗复杂，并且评价的成本也比较高，但是，在大数据挖掘技术的应用下，就可以使海量数据信息在评价管理上更加简单和有序，评价评估的手段也更为多样化。
1.2工程项目的全面风险管理得到进一步完善
在工程项目管理工作中，每一个信息数据的存在都有其价值体现，都是对工程管理状况的一种反应，而且某些信息数据还会隐藏着项目在进行过程中所面临的各种风险，这会对项目和工程单位的长期稳定发展带来影响。
在大数据管理中，数据储存服务一方面可以对各种数据信息进行收集和整理，另一方面还可以实现对每一个独立数据进行相应的转换和处理，使之形成一个具有内在联系的数据集合，从而为数据信息的使用者提供一个透明的信息平台，这样就可以保证信息交流的及时性和完整性，规避了风险的产生。
2、大数据挖掘下工程项目管理中的难点
2.1信息数据收集处理问题
从当前工程项目的实际管理工作来看，在大数据背景下，由于信息数据量较大，同时信息也较为杂乱，因此一旦没有及时准确的处理这些信息数据，那么很有可能会对建筑工程项目的管理产生较大阻碍。
首先就是对于信息数据不完全的阶段与分析可能会导致工程项目方案与市场要求存在差异，从而影响到未来产品在市场上的销售，使得企业的经济效益无法得到提高。
其次，一旦对信息数据产生了错误的判断就有可能对整个企业的经营活动造成极大的不良影响，使得企业遭受到巨大的经济损失。
从这两方面来看，就可以发现，在大数据背景下，如何进行信息数据的收集与处理是工作的难点和重点，一旦出现任何信息数据解读上的误差，必然会使得整个项目工程的开展遭到阻碍。
2.2市场经济环境的影响
經济环境的快速变化给工程项目管理带来了诸多不确定性，使得工程项目管理时刻面临风险。
技术更新频率加快，社会经济环境突变的可能性也随之增加，这对保障工程项目的进度、成本、质量、安全都带来了巨大挑战[6]。
例如，工程规模不断增大，所需资金量也随之增加，这必然产生海量的成本数据和资金数据，传统的工程预决算管理模式根本无法适应大工程项目建设，极容易影响工程进度和成本控制。
再如，工程规模的增大必然导致工程项目基础数据的巨量膨胀，传统的施工管理模式不仅容易造成安全隐患，而且无法保证工程整体质量。
3、大数据挖掘在工程项目管理中的应用策略
3.1形成适宜大数据挖掘的管理层次和制度架构
要想将大数据挖掘在工程项目管理中更好的应用，那么就需要形成一套适宜大数据挖掘的管理层次和制度架构。
这是因为，在任何一个工程项目的管理工作中，不同的部门和机构都具备着不同的职责和作用。
因此，采用分层管理与集中控制的方式能够更加明确不同部门和机构的职能，同时让项目公司也拥有明确的定位。
项目公司只是一个信息数据收集者，而集团公司则是根据信息数据来制定决策的决策者。
因此，在具体的项目工程管理工作当中，项目公司一定要根据集团公司的需求来进行信息数据的收集工作，并且做到将所有收集到的有用信息无损的传输给集团公司。
这样一来，集团公司才能对所有信息数据进行整理、分析和评估，以此对项目工程的开展有一个科学、合理的判断，从而为项目工程制定更加有利的决策。
同时，大数据挖掘制度架构工作的开展，必须要根据信息数据、业务工作、管理工作的要求，来打造一个可以进行信息数据控制和处理的中心，这样才能更好的进行项目工程的管理工作。
3.2构建大数据挖掘项目组，解决项目管理中的主要问题
构建大数据挖掘项目组的目的是保证在一定资源约束的前提下，使工程项目以尽可能快的速度、尽可能低的成本达到最好的质量效果。
①建立工期进度数据挖掘项目组。
整合资金数据、供应商数据、工程计划数据、施工基础数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系以保证工期进度有效推进；②建立工程质量数据挖掘项目组。
整合施工基础数据、质量检测数据、物流仓储数据、工期进度数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系，避免因物料管理不规范、
阶段验收和隐蔽工程验收不规范、计划安排不科学导致盲目抢工期，以及设计本身缺陷导致质量失控等问题；③建立成本控制数据挖掘项目组，整合物料数据、成本核算数据、质量控制数据、工程进度数据、资金数据等，通过数据挖掘建立相应的控制体系，避免工期拖延、质量控制不当等问题。
4、结束语
信息技术的发展为大数据时代的到来提供了技术支持，在当前大数据环境下，对于数据的挖掘和处理具有重要作用，在建筑工程行业，如BIM技术出现；在创建，计算，管理共享和应用海量工程项目基础数据方面具有前所末有的能力。
做好这一工作可以为工程项目决策提供科学的数据参考，保证项目决策的科学合理，使工程项目管理水平得到显著提高，在具体的优化过程中，还需要结合实际建立相应的数据挖掘小组，提高对数据信息的专业挖掘和处理。
参考文献：
[1]大数据时代下对建设工程项目管理的思考[J].贾岩.通讯世界.2015（23）.
[2]大数据在工程项目中的目标控制分析[J].裴雪华，刘畅，刘宇飞，彭鑫，谢学武.价值工程.2015（32）.
（作者单位：中国核工业二三建设有限公司）。