论文部分内容阅读
【摘要】随着经济市场的建立，建筑行业的市场竞争日趋激烈，经济环境和用户的不稳定性，要求建筑企业的研究工作者能够顺应时代和环境的变化，不断改正建筑企业管理的内容和要求，利用数据挖掘技术完善企业信息链和供应链，从而是企业在市场竞争中抢占先机。文章首先阐述了数据挖掘技术的含义，特点，以及数据挖掘在建筑企业管理应用中的重要性，最后研究了数据挖掘技术在建筑行业管理的运用。
【关键词】数据挖掘建筑企业管理 应用
中图分类号：C29 文献标识码：A 文章编号：
市场经济的高速发展的同时，随着而来的是信息的大爆炸，市场竞争中的建筑企业要抓住机遇，迎接挑战，在我国市场经济中扎根立足必须要掌握相关的市场信息，完善企业信息管理制度，使得企业能够全面分析供应链中的各个环节，了解客户需求的发展变化，在市场竞争中掌握先机。目前，建筑企业规模不断壮大，但缺乏一个智能化的模块来管理企业，而数据挖掘技术就可以很好的完成这一工作。
数据挖掘技术的含义
1、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2、数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
综合以上两点，数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及internet等。
数据挖掘技术与普通信息收集技术的不同
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，他是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强，我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。
数据挖掘技术在建筑企业管理中的重要性
现代建筑企业朝着集成、大型、连续、和技术密集化等方向发展，其运转结果必然产生大量的数据，如果能充分利用这些数据，就会使企业掌握本单位日常运行状况，了解市场发展概况，在市场竞争中“知己知彼”，方能抢占先机，做大市场份额。
“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。
而数据挖掘技术的运用恰好解决这个问题。企业会使用其他一些商业扩展产品，生成一些很有意思的商业智能数据，而这些数据是之前根本无法获得的。然后，为了重复使用这些数据，跟踪历史数据，企业将会把这些数据放入数据仓库，扩展了数据仓库的市场容量。
随着市场竞争的越来越激烈，企业信息越来越密集，建筑企业必须能够深入灵活利用积累的大量数据挖掘潜在的规律，提高决策质量，把握和发现市场机遇，提升企业的竞争力。
数据挖掘技术在建筑企业管理中的运用
数据挖掘技术企业设备管理中的运用
数据挖掘技术主要是对设备的使用寿命周期进行数字化管理。以计算机为依托，从设备的选型、购置、安装、投产以及设备在生产过程中的使用、维护、直至报废整个过程信息化。用数据挖掘技术构建数据库，挖掘历史数据、当前数据、设备运行状况之间的潜在联系，以此来提供可靠、准确的使用信息，对设备进行现在化管理。设备管理人员通过操作页面指示，根据实际需要进行不同的交互操作，实现对设备的技术经济管理。
在设备前期管理模块，主要工作是完成设备在正式投产前的一些准备工作。设备管理人员依据企业实际情况，挖掘本企业设备历史数据，以及市场信息，利用计算机对相关资料进行专业分析，以供其他部门使用，并对购进的设备前期辅助工作进行安排部署。
中期，企业设备一般涉及到设备台账、工作命令、故障管理、事故管理、计划修理、设备报废等工作。中期，是设备使用的黄金阶段，提供大量的原始数据，也是维护管理的重点时期。
到了后期，主要是设备的老化、更新问题。数据挖掘技术可以根据相关数据信息分析，保证企业利益最大化的原则上做出是设备改造还是大修的决策。
数据挖掘技术在建筑企业工程管理中的运用
传统的模式管理主要基于对项目施工组织人员、人工材料合作供应单位的充分信任，一旦发生人事危机，企业对项目中的诸多环节根本无从控制，从而给企业带来不同程度的损失，严重者造就了各地的烂尾工程，造成了企业的破产等。
而利用数据挖掘技术，我们需要根据工程造价类型、工程管理方式、资料数据信息的属性，把历史积累的各种工程数据按照不同的分类方式进行梳理，来确立我们的对象数据库，根据设计的数据规范建立数据存储格式。在我们的造价活动中，我们需要将各种专业的清单数据、定额数据、工料机数据按照设计规范建立基础数据库，并且对这些基础数据库中的数据进行二次的整合分析，最终提供预测结果。运用数据库技术分析我们可以对工程进行全方位的分析得到各地的价格指数，了解整体的发展趋势，有效的规避我们的风险，提高企业的管理水平。
在信息化和市场经济不断发展的今天，企业要想合理规避风险，提高企业整体水平，利用数据挖掘技术是一个有效的途径。企业应该加强数据挖掘技术方面的研究工作，引进更多优秀人才，普及数据挖掘技术的相关知识，通过数据分析全方位了解市场，确立最优的选择方案，提高自身竞争力，从而企业才能做大做强。
参考文献：
[1] 刘复岩，吕韶义.一个基于数据挖掘应用系统的分析与设计[A]. 2001中国控制与决策学术年会论文集[C]. 2001
[2] 常培文，郝丽娜，吴光宇，王宛山.应用粗糙集数据分析方法的设备维修信息系统[A].2003中国控制与决策学术年会论文集[C]. 2003
[3] 成明.吉林省通信公司运营分析与决策支持系统研究[A]. 科技创新与节能减排——吉林省第五届科学技术学术年会论文集（上册）[C]. 2008
[4] 刘新宇，李庆予.基于数据仓库与数据挖掘技术的质量控制系统设计与实现[A]. 第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C]. 2002
[5] 王枫，王志良.油田数据仓库信息平台管理的实现[A]. 2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（下）[C]. 2006
【关键词】数据挖掘建筑企业管理 应用
中图分类号：C29 文献标识码：A 文章编号：
市场经济的高速发展的同时，随着而来的是信息的大爆炸，市场竞争中的建筑企业要抓住机遇，迎接挑战，在我国市场经济中扎根立足必须要掌握相关的市场信息，完善企业信息管理制度，使得企业能够全面分析供应链中的各个环节，了解客户需求的发展变化，在市场竞争中掌握先机。目前，建筑企业规模不断壮大，但缺乏一个智能化的模块来管理企业，而数据挖掘技术就可以很好的完成这一工作。
数据挖掘技术的含义
1、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2、数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
综合以上两点，数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及internet等。
数据挖掘技术与普通信息收集技术的不同
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，他是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强，我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。
数据挖掘技术在建筑企业管理中的重要性
现代建筑企业朝着集成、大型、连续、和技术密集化等方向发展，其运转结果必然产生大量的数据，如果能充分利用这些数据，就会使企业掌握本单位日常运行状况，了解市场发展概况，在市场竞争中“知己知彼”，方能抢占先机，做大市场份额。
“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或组织的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。
而数据挖掘技术的运用恰好解决这个问题。企业会使用其他一些商业扩展产品，生成一些很有意思的商业智能数据，而这些数据是之前根本无法获得的。然后，为了重复使用这些数据，跟踪历史数据，企业将会把这些数据放入数据仓库，扩展了数据仓库的市场容量。
随着市场竞争的越来越激烈，企业信息越来越密集，建筑企业必须能够深入灵活利用积累的大量数据挖掘潜在的规律，提高决策质量，把握和发现市场机遇，提升企业的竞争力。
数据挖掘技术在建筑企业管理中的运用
数据挖掘技术企业设备管理中的运用
数据挖掘技术主要是对设备的使用寿命周期进行数字化管理。以计算机为依托，从设备的选型、购置、安装、投产以及设备在生产过程中的使用、维护、直至报废整个过程信息化。用数据挖掘技术构建数据库，挖掘历史数据、当前数据、设备运行状况之间的潜在联系，以此来提供可靠、准确的使用信息，对设备进行现在化管理。设备管理人员通过操作页面指示，根据实际需要进行不同的交互操作，实现对设备的技术经济管理。
在设备前期管理模块，主要工作是完成设备在正式投产前的一些准备工作。设备管理人员依据企业实际情况，挖掘本企业设备历史数据，以及市场信息，利用计算机对相关资料进行专业分析，以供其他部门使用，并对购进的设备前期辅助工作进行安排部署。
中期，企业设备一般涉及到设备台账、工作命令、故障管理、事故管理、计划修理、设备报废等工作。中期，是设备使用的黄金阶段，提供大量的原始数据，也是维护管理的重点时期。
到了后期，主要是设备的老化、更新问题。数据挖掘技术可以根据相关数据信息分析，保证企业利益最大化的原则上做出是设备改造还是大修的决策。
数据挖掘技术在建筑企业工程管理中的运用
传统的模式管理主要基于对项目施工组织人员、人工材料合作供应单位的充分信任，一旦发生人事危机，企业对项目中的诸多环节根本无从控制，从而给企业带来不同程度的损失，严重者造就了各地的烂尾工程，造成了企业的破产等。
而利用数据挖掘技术，我们需要根据工程造价类型、工程管理方式、资料数据信息的属性，把历史积累的各种工程数据按照不同的分类方式进行梳理，来确立我们的对象数据库，根据设计的数据规范建立数据存储格式。在我们的造价活动中，我们需要将各种专业的清单数据、定额数据、工料机数据按照设计规范建立基础数据库，并且对这些基础数据库中的数据进行二次的整合分析，最终提供预测结果。运用数据库技术分析我们可以对工程进行全方位的分析得到各地的价格指数，了解整体的发展趋势，有效的规避我们的风险，提高企业的管理水平。
在信息化和市场经济不断发展的今天，企业要想合理规避风险，提高企业整体水平，利用数据挖掘技术是一个有效的途径。企业应该加强数据挖掘技术方面的研究工作，引进更多优秀人才，普及数据挖掘技术的相关知识，通过数据分析全方位了解市场，确立最优的选择方案，提高自身竞争力，从而企业才能做大做强。
参考文献：
[1] 刘复岩，吕韶义.一个基于数据挖掘应用系统的分析与设计[A]. 2001中国控制与决策学术年会论文集[C]. 2001
[2] 常培文，郝丽娜，吴光宇，王宛山.应用粗糙集数据分析方法的设备维修信息系统[A].2003中国控制与决策学术年会论文集[C]. 2003
[3] 成明.吉林省通信公司运营分析与决策支持系统研究[A]. 科技创新与节能减排——吉林省第五届科学技术学术年会论文集（上册）[C]. 2008
[4] 刘新宇，李庆予.基于数据仓库与数据挖掘技术的质量控制系统设计与实现[A]. 第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C]. 2002
[5] 王枫，王志良.油田数据仓库信息平台管理的实现[A]. 2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（下）[C]. 2006