大数据挖掘在工程项目管理中的应用

工程项目管理软件应用案例精

工程项目管理软件应用案例 某大学为配合城市道路扩建工程,将校门及围墙后移25米,并对校门进行了重新设计。经初步设计,新的校门采用钢架结构支撑,上部采用网架结构。经过招标,工程的施工图由建筑设计院设计;校门的钢架基础由第三建筑公司负责施工;两边钢架由工程机械厂制造,并负责运输至现场,同时,工程机械厂还负责钢架和网架的安装工作;上部网架委托网架工程公司制造,并负责运输到施工现场;大门的装饰、照明用灯及霓虹灯由电子霓虹有限公司制作,运输至现场,并负责安装和调试;最后的现场清理工作由第三建筑公司完成。校方委托学校所属的监理公司负责此项工作的监理工作。学校监理公司根据学校的要求采用项目管理软件管理该工程的进度计划。 根据学校的安排,整个工作从2001年4月9日开始,2001年6月20日完工。 以下是利用项目管理软件对该工程进行管理的过程,整个过程分为计划和控制两个阶段。 计划阶段 编码系统规划 监理公司根据各个中标的设计和施工单位上报的进度计划,并考虑到工程的特点和校方对进度计划的要求,建立了如下编码系统。 工作分解结构(WBS及其编码 结构:xx.x 编码及编码说明 WBS编码编码说明 GT 校门工程 GT.1 设计

GT.2 土建 GT.3 制作 GT.4 运输 GT.5 安装 作业分类码结构划分及码值确定 代码长度说明码值码值说明 DEPT 2 承包单位001 市政三公司002 市政设计院003 电子厂004 机械厂 REPT 3 责任人(监理方CYM 陈元名XZF 徐志峰YYX 于悦宣FXM 冯学民LFG 李伏甘 LOCA 1 场所1 设计院 2 施工现场 3 制作工厂 4 运输途中 资源编码结构 (本例的资源仅考虑承包单位投入的人工和施工机械 资源代码单位代码说明通常限量最大限量单价(元 L01 工日设计工程师8 12 150 L02 工日建筑工人20 25 110 L03 工日安装工人25 25 120 M01 台班卡车 2 2 400 M02 台班铲车 1 1 600 M03 台班吊车 1 1 800 费用科目结构

工程项目管理模式应用分析

工程项目管理模式的应用与分析 摘要：我国的建筑业正以惊人的速度朝着世界先进的管理水平发展。以工程项目管理为核心的企业生产运营管理机制已基本形成，项目经理责任制和项目成本核算制已成为建筑业企业普遍实行的有效项目管理机制。从“项目法施工”的诞生到“工程项目管理体系”的健全、推广，改进施工方法、有效的成本控制、合理的配置资源、追求项目利润的最大化已成为建筑企业生存发展的必由之路。 关键词：工程；项目管理；弊端；设计 abstract: the construction industry in china is developing at a breathtaking speed towards the world advanced management level development. with project management as the core enterprise operations management mechanism has basically formed, the project manager responsibility system and project cost hesuanzhi has become a construction enterprise applies the effective project management mechanism. from “project construction method” the birth of “engineering project management system” sound, promotion, improve the construction methods and effective cost control, reasonable distribution of resources, the pursuit of project the maximization of profit has become the only way of building enterprise’s survival and development.

工程项目管理应遵循的八大原则

工程项目管理应遵循的八大原则 项目管理是企业管理之基、效益之本，当前，项目管理失衡、创效能力不足等问题普遍存在。从实践经验看，项目管理优劣决定了企业效力与可持续发展能力。项目管理优，则企业强大兴盛、政通人和；项目管理劣，则企业动力缺失、举步维艰。加强和优化项目管理，应遵循以下原则： 整合资源，合理投入 规模与能力的矛盾是我们目前面临的首要矛盾。近年来企业业务规模空前巨大，但生产要素严重不足，主要表现是：设备不足、人员短缺、有经验的施工队伍难寻。这三方面的问题解决的如何，直接决定着企业生产经营能否保持平稳有序增长态势。解决这一矛盾的对策就是要科学地整合资源。 要高度重视工装设备的投入问题。关键设备应自主投入，并尽可能选用性能可靠的品牌产品。通用设备、普通设备应充分利用社会现存资源，控制投入，原则上都应通过租赁社会设备或施工队伍自带的方式加以解决，谨防过度投入。设备是提升施工专项能力的重要因素，投入应以形成专业化能力为目标，力求先进适用、相互配套、效能最优、成本最低。 要有效整合人力资源。人是生产要素中最活跃的因素，把合适的人放在合适的岗位上可以发挥出无可估量的潜能。要眼睛向内，努力盘活存量，充分挖掘内部潜力。同时，要广借外力，有效整合社会人力资源为我所用。应注重处理好与现场监理、设计的关系，借用其力量对施工进行技术把关和技术指导。 应优选具备一定管理、技术力量的施工队伍。严管与善待相结合，形成良好的合作关系，我公司总结了五种外包队伍使用模式：一、南坪隧道模式，纯粹使用劳务，用自己的职工当工班长，劳务编入工班，按工效计酬，这种模式适合机械化程度高的施工项目。二、水柏线模式。因投标降价幅度过大，亏损已成定局，通过论证，把工期、价格、质量要求等条件公布出去，公开招标，不仅要求自带设备，还要求先打保证金，全项目部只有20人，管理一插到底，这种模式适合于有一定规模且施工难度不大，地质单一的桥隧项目。三、遵崇模式，两个洞口，一个队伍，设备共同投入，一切开支由我们掌握，工资连效按月发放，工程全部完成后按比例分红，这种模式适用于项目长素质高，管理能力强的项目。四、内蒙模式，造价不高、单价很低，没人愿意去干，经过甄选，选了一家实力强的外包队伍，自行管理，先交保证金，效果也很好，这种模式适用于诚信度高的队伍。五、现在的通用模式，工序分离、工费承包、限额发料、设备租赁、阶段结算。但从原则上讲，我认为像客运专线或宜万线这样的大项目，决不能搞大包，管理、设备、技术骨干力量都必须是我们自己的，经济必须由我们控制。以上三个问题解决好，对缓解规模与能力的矛盾，提升我们的施工能力，有重要意义。 分级管理，优势互补 对施工生产，总公司、集团公司、工程公司应分级分类管理，分别抓自己该抓的事、管自己该管的项目，形成优势互补局面。工程公司全力抓在建，项目管理要“实”，真抓实干；集团分公司要“准”，看人用人准，发现问题准，解决问题精确制导，弹无虚发；总公司要“高”，即解决高层次的问题和带普遍性的问题，解决管理理念问题和重大方案问题，制定方案和措施要高人一筹。一般来说，中小项目、单体工程项目应由工程公司组织管理，特大型项目应由集团公司监控管理，总公司则应对重大特殊项目进行管理把关。总公司、集团公司两级要明确本级当期应监督管理的重点项目，不要出现该管的项目不管、不该管的项目干预过多的现象。 从施工管理责任的划分上，应突出工程公司的主要责任。生产要素集中在工程公司，工程公司应对所有在建项目负责，主要职责应包括：建立健全项目管理责任体系，确保责任明晰，政令畅通，信息反馈及时准确；慎重选择项目经理、项目总工程师等关键岗位的人员，

自考工程项目管理软件及应用试卷精

工程项目管理软件及应用试卷 一、单项选择题.(1分/题 1、典型的工程项目生命周期包括几个项目阶段?( A. 1个 B.2个C。3个D。4个 2、项目管理中的项目三角形是指:( A.时间范围和费用 B.工期质量和资金 C.时间质量和成本 D.质量范围和工期 3、为了加强安全性,Microsoft Project提供了加密保存文件功能,有“保护密码”和“修改权限密码”两个层次实现该功能,假设某文件只设定了保护密码,则知道该密码的用户可以( A.既得阅读又可修改 B.阅读和修改具有随机性 C.不可阅读更不可修改 D.可阅读该文件,不可修改 4、“甘特图”视图中,设定任务相关性的域名是( A.前置任务

B.工期 C.开始时间 D.完成时间 5、在Microsoft Project中,常用的传统项目管理技术中包括( A.甘特图、网络图等各种视图技术 B.视图、报表、打印文本等 C.甘特图、网络图、关键路径法 D.WBS、人物相关性、资源调配 6、Microsoft Project中缺省的成本累算方式是( A.开始 B.按比例 C.完成 D.工期 7、Microsoft Project网络视图在默认情况下,正在进行尚未完成的任务在网络图视图的任务方框中表示为( A.深色横条 B.两条相交的对角线 C.背景为黑色 D.单条对角线

8、在Microsoft Project中,任务优先级的最高级别为( A.500 B.1000 C.10000 D.无穷大 9、Microsoft Project提供的基准日历类型有( A.两种 B.三种 C.四种 D.五种 10、“关键路径”可以在以下哪个视图中显示?( A.详细甘特图 B.甘特图 C.资源工作表视图 D.组合视图 11、在一个以完成日期排定的项目中,对某任务设置了“不得早于。。。。。。完成”的限制,若要取消限制,只需要将限制类型更改为( A越晚越好B不得晚于。。。。。开始C不得晚于。。。。。。完成D必须完成于12、Microsoft Project资源费率中的每次使用成本是指(

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，

【项目管理知识】项目管理在工程中的应用

项目管理在工程中的应用 一、项目管理中各施工专业的协调与配合 （一）内部协调与配合 对于建设项目施工一般涉及土建、安装、装修三大部分，各专业施工又可分为若干部分进行。下面仅以安装施工为例：安装施工一般涉及管道、电气、空调通风、设备四大专业工种，各专业施工又可分为若干阶段进行。要做好各专业间的协调配合，首先必须了解和掌握各专业的总体及阶段特性，以便在实际施工组织中能够合理、有序、有效地安排各专业交叉施工。 怎样搞好内部协调与配合，实际上是一个怎样处理好内部各专业之间的矛盾，以及各专业与总体要求之间的矛盾。现从两个方面加以阐述： 1、技术方面 首先，应从书面资料入手，对本专业图纸、会审纪要、工艺标准、质量要求等加以熟悉，做到心中有数。在此基础上，还需对其他专业图纸、资料进行了解，尤其对与本专业相关且交叉密集工种的施工对象布局、工艺等应有所了解。另外，还有各专业内部系统间设计矛盾等。解决此类问题都需要进行认真的图纸会审，仅此还不够，还须应用项目管理的方法，在施工前结合现场情况组织内部各专业交叉会审，对于专业交叉密集区域，绘制综合施工图（布置图），必要时，可做局部试验，以确定施工方案的可行性，及时发现和解决一些设计图纸、土建施工问题，避免不必要的返工损失。 2、进度配合方面 建筑楼高、层数多、场地窄、专业交叉施工密度大，与工业建筑、一般民用建筑相比，其作业面尤为狭窄，难以满足在有限的作业面内各专业施工同步展开。要达到施工的进度要求，必须根据工程的阶段特性，合理、有序地安排各专业进入作业面施工，即

一定要注意专业特性与工程的阶段特性相结合、局部作业面的施工特性与整体施工特性相结合。 （二）外部协调与配合 外部协调与配合主要指土建单位、装修单位的专业之间的协调配合。 1、技术方面 就建筑整体而言，土建和安装构成了躯干和内脏；装修则是为其着装打扮。土建、装修施工阶段划分为： （1）砼结构施工；（2）砌体建筑施工；（3）初级装修施工；（4）二次装修施工。 无论从整体还是从局部来看，土建、装修、安装各专业都有着密切的联系。有联系难免有矛盾，所以对于安装施工必须了解土建、装修专业图纸，从中了解整个建筑构造特点及建筑装饰特点，结合本专业的情况，找出问题所在。 2、进度配合方面 既然土建、装修、安装均作为建筑的有机组成部分，故其彼此间必然存在着密切的联系，实际是相辅相成、缺一不可的关系。但作为一个独立项目，又有各自的运行规律，只有掌握了这些规律，并了解其间的内在联系，才能有理、有序、有效地搞好各项目之间的协调与配合。 三）前、后方协调与配合

公司工程项目管理办法细则

公司工程项目管理办法细则 第一章总则 第一条为全面了解、评估员工工作绩效，提高企业对人力资源控制和配备的有效性，通过科学考核发现人才、使用人才，激发员工积极向上的工作氛围，特制定本制度。 第二章适用范围 第二条本办法适用于集团公司项目及各子公司工程项目管理人员。项目管理人员主要为工程项目负责人、土建工程师、技术管理人员。下列人员不得参加工程项目人员考核： 1、入职未满半年者。 2、停薪留职及复职未满半年者。 3、曾受留职察看处分者。 4、中途离职者。 5、受集团公司监察部门通报批评并年度累计达3次及以上者。 6、其他不适合参与项目管理的。 第三章考核原则 第三条坚持公平、公正、公开的“三公”原则。要求考核者对所有考核对象一视同仁、对事不对人。坚持定量与定性相结合、建立科学的考核要素体系与考核标准。第四条坚持全方位考核的原则。采取定期考核、不定期巡查的多层次考核方法。 第五条坚持责、权、利三者相结合的原则。 第六条坚持实行考核定期化、制度化的原则。

第四章考核目的 第七条考核目的： 1、员工转岗、培训、晋升、调薪的重要依据。 2、鞭策后进、激励先进； 3、增强员工沟通、强化团队精神和提升企业竞争能力； 4、确定项目管理人员领取工地补助的重要依据； 第五章考核领导机构 第八条公司成立工程管理人员工地管理考核领导小组（以下简称：考核领导小组），全面负责工程管理人员考核的组织管理工作，公司董事长任考核领导小组组长，总经理、监事长、分管人力资源副总任副组长，集团公司审计部部长任考核办公室主任，市重点项目由集团公司审计部牵头考核。小组成员由集团公司审计部部长、纪检监察室主任、人力资源部部长、财务部部长组成,考核组成员工作经费按6000元/年的标准保障。各子公司的重点项目由子公司于当年年初提交审计部备案，考核由子公司参照本办法出台细则后执行。 第六章考核方法第九条考核为季度考核及年底综合评分相结合的方式。1、对工程管理人员当季度的工作绩效进行考核，考核时间为下一季度第一个月份的1日至5日，遇节假日顺延。2、年度考核得分=季度考核得分平均值3、绩效考核指标详见附表 第十条集团其他业务部门牵头的考核按相关办法执行。第七章考核内容第十一条项目管理人员按“主管领导+现场管理人员”机制实行，人员名单经集团公司研究并正式下文后，原则不予更改。各子公司对工程项目派驻的人员按“项目负责人+现场管理人员”机制实行，须派驻人员的项目必须在年初集团确定推动

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师：

数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥

有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据

工程项目管理软件及应用(自考历年试题)资料

2008年10月湖北省高等教育自学考试 工程项目管理软件及应用试卷 一、单项选择题 1、典型的建筑工程项目生命周期包括几个项目阶段（） A．1个B．2个C．3个D．4个 2、项目管理中的项目三角形是指（） A．时间范围和费用B．工期质量和资金 C．时间质量和成本D．质量范围和工期 3、为了加强安全性，Microsoft Project提供了加密保存文件功能，有“保护密码”和“修改权限密码”两个层次实现该功能，假设某文件只设定了保护密码，则知道该密码的用户可以（） A．记得阅读又可修改B．阅读和修改具有随机性 C．不可阅读更不可修改D．可阅读该文件，不可修改 4、“甘特图”视图中，设定任务相关性的域名是（） A．前置任务B．工期C．开始时间D．完成时间5、在Microsoft Project中，常用的传统项目管理技术中包括（） A．甘特图、网络图等各种视图技术B．视图、报表、打印文本等 C．甘特图、网络图、关键路径法D．WBS、任务相关性、资源调配 6、Microsoft Project中缺省的成本累算方式是（） A．开始B．按比例C．完成D．工期 7、Microsoft Project网络视图在默认情况下，正在进行尚未完成的任务在网络图 视图的任务方框中表示为（） A．深色横条B．两条相交的对角线C．背景为黑色D．单条对角线8、在Microsoft Project中，任务优先级的最高级别为（） A．500 B．1000 C．10000 D．无穷大 9、Microsoft Project提供的基准日历类型有（） A．两种B．三种C．四种D．五种 10、“关键路径”可以在以下哪个视图中显示（） A．详细甘特图B．甘特图C．资源工作表视图D．组合视图11、在一个以完成日期排定的项目中，对某任务设置了“不得早于······完成” 的限制，若要取消限制，只需要将限制类型更改为（） A．越晚越好B．不得晚于···开始 C．不得晚于···完成D．必须完成于 12、Microsoft Project资源费率中的每次使用成本是指（） A．建筑机械的租金B．工人的加班费C．运输费D．水电费13、任务7与任务8的相关性为“完成——开始”，若要使任务8在任务7完成 后的三天开始，则将任务8的前置任务设置为（） A．7FS-3D B．7FS+3D C．8FS-3D D．8FS+3D 14、某公司每周四下午对员工进行培训，则该任务属于（）

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

浅谈项目管理在工程中的应用

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/e918924021.html, 浅谈项目管理在工程中的应用 作者：刘明 来源：《建筑与文化》2013年第04期 【摘要】建筑工程项目管理是企业管理水平的体现和来源，直接维系和制约着企业的发展。建筑施工企业只有把管理的基点放在项目管理上，通过加强项目管理，实现项目合同目标，进行项目成本控制，提高工程投资效益，才能达到最终提高企业综合经济效益的目的，获得良好的社会信誉。 【关键词】项目管理；质量控制；进度控制；成本控制 建设工程项目管理是项目管理的一个重要分支，它是以建设工程项目为对象的系统管理方法，通过一个临时性的专门性的柔性组织，对项目进行高效率的计划、组织、指导和控制，以实现项目全过程的动态管理和项目目标的综合协调与优化。建筑工程项目管理的内涵可概括为：自建筑工程项目开始至项目完成，通过项目策划和项目控制，使建筑工程项目的费用目标，进度目标和质量目标得以实现的系统管理。 一、项目部人员管理 人是生产力中最活跃的要素。项目部的管理人员是一个项目的龙头，项目经理就是指挥中心的大脑。项目部的人员管理，要靠制度、靠教育及人员自身的品德修养。具体的岗位职责，明确的任务分工，让每个岗位人员清楚哪些是自己必须完成的。在分工的同时，我认为要更加强调协作，一个项目是一个复杂的系统工程，需要不同专业的技术和服务。要教育管理人员坚持五个学习：一是自身的政治理论学习，培养正确的人生观、价值观、挫折观，提高政治素质，先做人，再做事；二是向经验丰富的老同志学习，他们在工程上经历的多，看到的多，处理的问题多，干工程，经验是巨大的财富，必须虚心向他们学习；三要向身边的同事学习，每个人身上都有很多闪光点，生活习惯上的、工作态度上的、待人接物上的、专业技术上的、言谈举止上的、吃苦耐劳作风上的等等，都需要大家看在眼里，记在心上，努力把自己培养成一名复合型人才；四要向一线工人学习，因为工人是对工程具体操作技术最具有发言权的亲历者，像钢筋的焊接工艺、绑扎技术、模板及脚手架架设技术、混凝土捣固技术、机械设备操作技术等，都需要从他们那里得到一手资料，才能制定可行的施工方案，有效指导施工；五是继续向书本学习，学无止境，把从实践中得到的知识，再回馈到书本上，使实践得以升华，经过书本理论学习，再指导以后的现场工作。经过一个对项目人员的有效管理的过程，真正达到干一项工程，创一方信誉，赢得一片市场，培养一批人才。 二、施工队伍管理 随着市场化程度的提高，利用劳务分包的形式进行项目施工已形成一种格局，民工队伍大量参与工程建设，成为了不可缺少的重要力量。在坚持分包队伍“准入”制度的前提下，合理选

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

浅谈数据挖掘技术及其应用

１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38

工程项目管理应用计算机应用技术研究

工程项目管理应用计算机应用技术研究 工程项目管理是一项系统性和严谨性都很强的工作，而计算机应用技术所具有的高效率、低误差的特点恰好与之相契舍。下面是搜集的相关内容的论文，欢迎大家阅读参考。 伴随社会的全面发展，现代化建设步伐逐渐加快，工程建设事业呈现多元化发展趋势。工程项目管理是建筑业稳固发展的重要环节，如何实现高效的工程项目管理已经成为工程建设相关单位热议的话题。本文以工程项目管理为研究视角，针对计算机应用技术在工程项目管理中的现状做出分析，进而提出若干应用意见和建议，旨在为建立适应现代化的工程项目管理模式献计献策，推动祖国现代化建设进程的不断加快。 计算机；计算机应用技术；工程项目管理 工程建设是社会主义建设的必要环节，是提高城市化水平和人民生活水平的必经之路。工程项目管理是工程建设的重要管理技术，是保证工程建设有序进行的重中之重。伴随科学技术的不断发展，计算机应用技术逐渐成熟，为社会发展各领域注入了新鲜血液，应该成为提高工程项目管理水平的高新技术保证。因此笔者针对“计算机应用技术在工程项目管理中的应用研究”一题的研究具有现实

意义。希望通过文章的阐述，能够全面提高我国工程项目管理水平，推动建筑行业新发展。 1.计算机应用技术。 伴随社会的全面发展，科学技术水平的不断提高，计算机应用技术进入人们的视野。计算机应用技术的英文描述是TechnologyofComputerApplication，在狭义上理解：是指应用计算机软件的信息处理功能为人类在改造自然的过程中提供给某种服务的技术；在广义上理解：对计算机技术的软件、硬件、属性等各方面进行全面理解和把握，将其全面应用到改造自然的各项社会活动过程中，使得人们能够通过计算机系列高新技术成果提高社会实践活动能力和效率的技术综合体。 2.工程项目管理。 工程项目管理是伴随工程建设发展产生的一种管理模式。是指借助一系列管理方法对工程建设的全过程进行组织、规划、协调等具有专业性的管理活动。工程项目管理是一项复杂系统的工作，其工作内容设计诸多方面，主要包含对工程开发商的管理、对施工单位的管理、对工程投资方的管理、对工程质量和工程使用期限的管

公司建设工程项目管理办法

建设工程项目管理办法 第一章总则 第一条为加强对*集团有限公司（以下简称集团公司）建设工程项目的管理，规范投资建设程序，加强过程控制，依据《中华人民共和国建筑法》、《中华人民共和国招标投标法》、《建设工程质量管理条例》等有关法律、法规和集团公司的相关规定，制定本办法。 第二条本规定中的建设工程项目包括集团公司总部或集团公司二级及以下企业投资建设的*研、办公、厂房、住宅及配套用房等各类用途的开发建设项目，以下简称项目。*工类项目，按照**工局有关规定办理。 第二章管理机构及职责 第三条集团公司生产运营部门是建设工程项目的主要管理部门。集团公司其他部门，根据职能分工分别负责项目各方面的监督管理工作。 生产运营部门主要负责房地产类项目年度开发建设方案（包括项目的总体开发建设计划、营运销售计划、资金使用计划、发

包模式等内容），以及项目在规划设计、招标、施工、验收移交等阶段的投资、进度、质量、安全等方面的监督管理。 规划部门主要负责产业类建设项目（项目用于*研生产，含产业园区）的项目建议书、可行性研究报告、固定资产投资计划、项目验收和后评价的监督管理。 法律部门主要负责项目重大风险管控和法律事务监督管理。 纪检监察部门主要负责项目在廉政建设、效能监察、信访等方面的监督管理。 审计部门主要负责对项目进行全过程、全方位的审计监督与评价。 第四条企业应依据土地权属、资金来源等确定项目建设单位，并承担监管责任。建设单位是建设工程项目的投资主体,是建设项目管理的主体，通称业主方或甲方。 第五条建设单位应设立项目建设管理机构，实行规范化管理。项目建设管理机构应制定招投标管理、预决算管理、变更洽商管理、合同管理、质量管理、安全管理等相关管理制度，明确岗位职责和工作流程。 第六条企业内部有建筑、结构、水暖、电气、造价等专业技术人员，具有建筑工程类执业资格或中级以上技术职称，且不少于6人的，可自行组建项目管理机构，对工程建设项目实行自主管理。 第七条企业专业技术人员不足的，应委托项目管理企业进

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大