磺酰氯工程項目數(shù)據(jù)采集分析與知識管理（工程項目組織與管理）

1、泓域咨詢/磺酰氯工程項目數(shù)據(jù)采集分析與知識管理磺酰氯工程項目數(shù)據(jù)采集分析與知識管理xxx有限公司一、 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)分析重要的一類是對具有隨機性質(zhì)的數(shù)據(jù)進行分析，在多數(shù)情況下是用于預(yù)測。本段僅介紹統(tǒng)計分析。統(tǒng)計分析不僅是計算樣本的數(shù)字特征（期望值、方差、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差、離散度、概率分布等），還應(yīng)當(dāng)建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，進而做出預(yù)測。統(tǒng)計分析一般有如下工作或階段。1選擇數(shù)字特征。統(tǒng)計分析，就是利用若干數(shù)字特征全面認識數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律。選擇數(shù)字特征是統(tǒng)計分析研究問題的準(zhǔn)備階段，是統(tǒng)計過程的重要環(huán)節(jié)。數(shù)字特征應(yīng)當(dāng)：（1）能夠客觀地反映研究分析對象的性質(zhì)、特點、內(nèi)在聯(lián)系和運動過程；（2）盡可能突出重點，反

2、映分析對象的全貌；（3）應(yīng)能反映分析對象的變化；（4）便于資料獲取。2收集并整理數(shù)據(jù)。確定了需用的數(shù)字特征之后，就要收集并整理所需的數(shù)據(jù)。樣本的容量與質(zhì)量對統(tǒng)計結(jié)果影響極大。3計算數(shù)字特征。利用整理后的樣本計算必要的數(shù)字特征。這項工作可以同下面的建模合在一起，利用適當(dāng)?shù)能浖M行。4建立模型。計算出樣本數(shù)字特征后，應(yīng)選擇適合樣本模式的模型。統(tǒng)計分析可用的模型很多，都有各自的特點及適用條件。選擇模型時，應(yīng)全面考慮研究對象與目的、到手的數(shù)據(jù)與資料、統(tǒng)計方法等各自的特點，以及咨詢?nèi)藛T對方法的熟悉程度等。5檢驗?zāi)Ｐ驼`差。建模之后，可利用樣本檢驗?zāi)Ｐ偷恼`差，誤差大小由樣本與所選模型與方法所決定。根據(jù)經(jīng)濟學(xué)

3、理論和研究對象的具體特點，分析和評價模型誤差，以及模型和方法本身；若誤差未達到要求，應(yīng)改進模型與方法。6利用模型預(yù)測。預(yù)測是咨詢結(jié)論和建議的基本依據(jù)之一，應(yīng)成為咨詢及決策人員的高質(zhì)量信息。7評價統(tǒng)計與預(yù)測結(jié)果。對統(tǒng)計與預(yù)測結(jié)果進行評價的任務(wù)是對初步統(tǒng)計結(jié)果（如離散程度、影響、走勢等）進行概括，并尋找它們之間的聯(lián)系。評價過程一般有：形成初步概念；對現(xiàn)象定性；提出主要觀點；闡述所提觀點的理由；提出論據(jù)；得出結(jié)論。咨詢工程師在進行評價時，要在大局高度上全面、長遠地看問題，多方面觀察，不偏廢任何一方；注意數(shù)據(jù)的銜接，當(dāng)來源不同的數(shù)據(jù)矛盾時應(yīng)弄清情況后再做取舍。二、 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（一）數(shù)據(jù)挖

4、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)。大數(shù)據(jù)常以萬億或eb衡量，且種類多、實時性強，蘊藏的商業(yè)價值大。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)中蘊藏的價值。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)有用的信息必須進行數(shù)據(jù)挖掘。此外，計算機存儲、處理大量數(shù)據(jù)，以及運算的能力大為增強，為數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)造了條件，使其成為一

5、門獨特的學(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)，可以自動建立方程。（3）處理對象。數(shù)據(jù)分析往往是針對數(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螅瑪?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

6、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、模式評估和知識表示8個步驟。（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、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)挖掘算法耗時很長，商業(yè)數(shù)據(jù)往往較多，數(shù)據(jù)挖掘更耗時間。數(shù)據(jù)規(guī)約就是簡化已有可用數(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，對規(guī)約數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果，與對規(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

7、（屬性缺少屬性值）、含噪聲（屬性值錯誤），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，選擇合適的處理工具，例如統(tǒng)計方法、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）模式評估。由行業(yè)專家核實數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果是否合理、是否可用。（8）知識表示。將數(shù)據(jù)挖掘得到的信息以可視方式交給用戶，或作為新的知識存人知識庫，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、

8、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%的費用要花在信息收集階段，而至少60%以上的精力和時間要花在數(shù)據(jù)預(yù)處理上。數(shù)據(jù)挖掘是一個反復(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)、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析等發(fā)現(xiàn)挖掘?qū)ο箝g的內(nèi)在關(guān)系與特性，進而在網(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、人工智能的模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)?，F(xiàn)在的

9、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)計詞典中提取挖掘目標(biāo)的特征向量并計算出相應(yīng)的權(quán)值。（3）網(wǎng)絡(luò)信息獲取。先利用搜索引擎站點選擇待采集站點，再利用robot程序采集靜態(tài)web頁面，最后獲取被訪問站點網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的動態(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)樣本的特征向量對照，將符合要求的信息交給用戶。三、 工程咨詢知識及其特點（一）工程咨詢知識工程咨詢需要多方面知識與技能。知識，有哲學(xué)、工程

10、學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)、財務(wù)會計、法律等方面的知識；技能，有專業(yè)知識、項目管理、公共關(guān)系、野外考察、外國語、信息處理等方面的技能。（二）工程咨詢知識的特點1數(shù)量多，種類龐雜工程咨詢行業(yè)涉及國民經(jīng)濟眾多部門，專業(yè)門類多，大小不一，跨地區(qū)、跨國界。即便是行業(yè)工程咨詢，也涉及多種專業(yè)。例如對校舍工程的咨詢，就涉及國民經(jīng)濟、統(tǒng)計、消防、建筑、結(jié)構(gòu)、給排水、暖通、電氣、技術(shù)經(jīng)濟、法律等十多個專業(yè)。2隱性知識難以提煉隱性知識，特別是經(jīng)驗，在工程咨詢中有重要作用。經(jīng)驗需要積累，且常難以提煉和恰當(dāng)表達。正因為如此，長期積累的經(jīng)驗最容易隨著這些經(jīng)驗的載體人離去而散失。3保密要求高咨詢企業(yè)在咨詢過程中獲得了客

11、戶大量信息，有些很敏感，客戶不希望透漏給第三方。在本企業(yè)內(nèi)部共享由此而獲得的信息、經(jīng)驗與知識時，或?qū)頌槠渌蛻舴?wù)時，應(yīng)確保不透漏給第三方。四、 工程咨詢企業(yè)知識管理（一）知識管理及知識管理的組織1知識管理的概念日益激烈的競爭以及其他眾多因素對工程咨詢企業(yè)知識的數(shù)量與質(zhì)量提出了更高的要求。從某種意義上說，知識管理是咨詢企業(yè)最重要的能力。經(jīng)常有人將知識管理與信息管理混為一談。信息是知識的來源，但不一定成為知識。要想從信息中提煉知識，需要有意識地開展必要的活動，使信息經(jīng)過大腦的處理、加工與提煉。知識管理，是建立一套制度，開展一系列活動，獲取、記錄、整合、存取、更新和創(chuàng)新知識，以適當(dāng)?shù)男问綖樽稍兤?/p>

12、業(yè)所掌握，成為企業(yè)知識積累中的一部分，用來為客戶、社會創(chuàng)造價值，不至隨著企業(yè)活動的結(jié)束或停止或因當(dāng)事人的離開而流失。知識管理可以延伸到人在知識方面的行為、企業(yè)管理制度與企業(yè)文化等方面。簡而言之，知識管理就是對知識提煉、創(chuàng)造、共享和積累，以及應(yīng)用等過程進行規(guī)劃、實施和控制的活動。2，知識管理的必要性知識管理能夠減少重復(fù)勞動，增強企業(yè)的記憶，豐富咨詢企業(yè)的智慧。知識管理在全球迅猛發(fā)展的原因在于：（1）競爭。市場競爭日益激烈，創(chuàng)新速度加快。咨詢企業(yè)必須不斷獲得新知識，利用知識為企業(yè)和社會創(chuàng)造價值。要走向世界，就必須掌握與世界交流，以及獲取、創(chuàng)造與轉(zhuǎn)換知識的能力。企業(yè)文化對企業(yè)學(xué)習(xí)能力影響極大，必須擺

13、脫封閉、保守、不思進取的陳舊文化，轉(zhuǎn)變成學(xué)習(xí)型企業(yè)，才能在競爭中立于不敗之地。（2）以客戶為中心。企業(yè)要為客戶創(chuàng)造價值。（3）員工流動。如果企業(yè)不能及時妥善地處理，就會喪失員工在本企業(yè)工作期間獲得的知識。很多咨詢企業(yè)，當(dāng)某專業(yè)骨干離職后，在相當(dāng)長一段時間內(nèi)，無法正常開展該專業(yè)的業(yè)務(wù)，給企業(yè)和客戶造成了損失。（4）不確定性。咨詢企業(yè)內(nèi)外不確定因素眾多，市場競爭使咨詢企業(yè)不能確?？蛻羯祥T。當(dāng)前的世界，新技術(shù)頻出，更新加快，咨詢企業(yè)不能確信自己為客戶提出的技術(shù)方案一定成功。企業(yè)及其成員獲取和使用知識的能力成為企業(yè)生存與發(fā)展的決定性因素，知識已成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的基礎(chǔ)與稀缺資產(chǎn)。3知識管理的組織工程

14、咨詢企業(yè)必須建立知識管理需要的組織，明確必要的角色及其職責(zé)、權(quán)限和相互關(guān)系，并分派給適當(dāng)人員。必須制訂管理方針、目標(biāo)以及實現(xiàn)這些目標(biāo)所需要的規(guī)章制度。此外，還要設(shè)立必要的知識庫、多渠道知識收集系統(tǒng)等。知識管理需要長期堅持并且努力使其成為企業(yè)文化的一部分。知識管理體系應(yīng)當(dāng)具備如下特征：（1）以人為本。知識管理要以人為本，咨詢企業(yè)應(yīng)充分發(fā)動每個部門、每一員工，貢獻自己掌握的信息與知識，使之成為企業(yè)的知識與智慧。（2）以無形資產(chǎn)為主要對象。知識管理比以往任何管理形式都更重視知識資產(chǎn)。（3）無間斷的循環(huán)。在企業(yè)存續(xù)期間，知識管理是一個不間斷的“積累一創(chuàng)造一應(yīng)用一再積累一再創(chuàng)造一再應(yīng)用”的循環(huán)過程（4）

15、以提煉隱性知識為主。知識管理對象有顯性和隱性知識，但以提煉隱性知識為重點，設(shè)法將隱性知識轉(zhuǎn)換為易于企業(yè)內(nèi)共享的知識。研究表明，大多數(shù)企業(yè)，有序、關(guān)系清楚，可供員工參考的信息與知識只占自身擁有總量的10%，其他90%存在員工個人大腦之中，且難于用語言、文字或圖形清楚地表達出來供企業(yè)使用。一旦這些人流失，企業(yè)將蒙受巨大損失。（5）以創(chuàng)新為目標(biāo)。知識管理以創(chuàng)新，以建立創(chuàng)造新知識平臺為目標(biāo)，創(chuàng)新和孕育新智慧是知識管理的標(biāo)志。（6）建立學(xué)習(xí)型組織。便于知識管理的組織與疊床架屋的層級組織不同，只有中間層次簡單的“扁平”、開放學(xué)習(xí)型組織，才有利于知識管理。知識管理必須利用先進的信息技術(shù)與工具。有些咨詢企業(yè)已

16、按自身的發(fā)展戰(zhàn)略及管理體制建立了獨特的知識管理系統(tǒng)。與信息管理一樣，知識管理也應(yīng)具備安全管理功能，保護本企業(yè)掌握的知識不受損害。（二）知識管理原則與功能1知識管理原則（1）積累原則。知識積累是實施知識管理的基礎(chǔ)（2）共享原則。咨詢企業(yè)應(yīng)使每一員工都能接觸和使用公司的知識和信息。（3）交流原則。知識管理的核心是要在企業(yè)內(nèi)部建立有利于交流的結(jié)構(gòu)和文化，消除員工之間的交流的障礙。知識交流在上述原則中處于最高層次。2知識管理功能知識管理要獲得成功，需要有完整的知識管理制度。該制度應(yīng)具備的主要功能如下：（1）能夠清楚地了解企業(yè)已有何種知識，還需要何種知識；（2）要能夠及時將知識傳遞給真正需要的人；（3）

17、一定要使需要知識的人能夠獲??；不斷生產(chǎn)新知識，并使整個企業(yè)的人能夠使用；（4）確保進入企業(yè)的知識可靠、有生命力；（5）定期檢查企業(yè)的知識是否仍然有效；（6）改造企業(yè)文化，建立激勵機制，為知識管理創(chuàng)造便利條件。（三）內(nèi)部交流與共享咨詢企業(yè)內(nèi)部的知識交流一方面可以讓不同項目組之間交流咨詢方法和經(jīng)驗，促進隱性知識的提煉；另一方面也便于彼此加深了解和信任，促進合作，促進知識的創(chuàng)新與共享。知識共享有多種方式，例如即時通信、培訓(xùn)與及時交流會等。知識共享將分散于各部門和各員工頭腦中的知識匯集起來，將知識孤島連成大陸，產(chǎn)生孤島無法產(chǎn)生的價值。交流可以最大限度地使知識和經(jīng)驗得到融合和升華，也是使舊知識得以發(fā)展、

18、新知識得以產(chǎn)生的催化劑。咨詢企業(yè)應(yīng)當(dāng)成為學(xué)習(xí)型組織，內(nèi)部的知識交流是員工學(xué)習(xí)與組織學(xué)習(xí)的重要方式。咨詢單位應(yīng)當(dāng)建立適當(dāng)?shù)募钪贫龋龠M知識共享，在共享中充實。企業(yè)的知識管理規(guī)章和制度，應(yīng)當(dāng)全面鼓勵各部門奉獻自己的知識，與他人共享。只有這樣，才有利于企業(yè)的知識積累。四）知識管理成效的評估咨詢企業(yè)知識管理的好壞與成效，可從以下幾個方面評估：1人力資源：培訓(xùn)費用、員工向心力與經(jīng)驗；2創(chuàng)新成果：研發(fā)費用、員工創(chuàng)新態(tài)度與比率、咨詢業(yè)務(wù)的更新、知識產(chǎn)權(quán)；3客戶態(tài)度：服務(wù)質(zhì)量、合作時間、咨詢次數(shù)、銷售額等。五、 層次分析法的基本步驟當(dāng)一個決策者在對問題進行分析時，首先要將分析對象的因素建立起彼此相關(guān)因素的層

19、次系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，這種層次結(jié)構(gòu)可以清晰地反映出相關(guān)因素（目標(biāo)、準(zhǔn)則、對象）的彼此關(guān)系，使得決策者能夠把復(fù)雜的問題順理成章，然后進行逐一比較、判斷，從中選出最優(yōu)的方案。運用層次分析法大體上分成四個步驟：建立層次結(jié)構(gòu)模型；構(gòu)造比較判別矩陣；單準(zhǔn)則下層次排序及其一致性檢驗；層次總排序及其一致性檢驗。（一）建立層次結(jié)構(gòu)模型層次分析法先將決策的目標(biāo)、考慮的因素（評價準(zhǔn)則）和決策對象（行動方案）按它們之間的相互關(guān)系分為最高層、中間層和最低層，其中最高層稱為目標(biāo)層，這一層中只有一個元素，就是該問題要達到的目標(biāo)或理想的結(jié)果；中間層為準(zhǔn)則層，層中的元素為實現(xiàn)目標(biāo)所采用的措施、政策、準(zhǔn)則等，準(zhǔn)則層中可以不止一層，可以根

20、據(jù)問題規(guī)模的大小和復(fù)雜程度，分為準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層；最低層為方案層，這一層包括了實現(xiàn)目標(biāo)可供選擇的方案。據(jù)此繪出層次結(jié)構(gòu)模型圖，模型中，目標(biāo)、評價準(zhǔn)則和行動方案處于不同的層次，彼此之間關(guān)系用線段表示，評價準(zhǔn)則可細分多層。在層次結(jié)構(gòu)模型中，各層均由若干因素構(gòu)成，當(dāng)某個層次包含因素較多時，可將該層次進一步劃分成若干子層次。通常應(yīng)使各層次中的各因素支配的元素一般不超過9個，這是因為支配元素過多會給兩兩比較帶來困難。一個好的層次結(jié)構(gòu)模型對解決問題極為重要，因此，在構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型時，應(yīng)注意以下四點：1自上至下順序地存在支配關(guān)系，用直線段表示上一層次因素與下一層次因素之間的關(guān)系，同一層次及不相鄰元素之間不

21、存在支配關(guān)系；2整個結(jié)構(gòu)不受層次限制；3最高層只有一個元素，每個元素所支配元素一般不超過9個，元素過多可進一步分層；4對某些具有子層次結(jié)構(gòu)可引入虛元素，使之成為典型層次結(jié)構(gòu)模型。（二）構(gòu)造比較判別矩陣層次結(jié)構(gòu)建立后，評價者根據(jù)自己的知識、經(jīng)驗和判斷，從第一個準(zhǔn)則層開始向下，逐步確定各層不同因素相對于上一層因素的重要性權(quán)數(shù)。層次分析法在確定各層不同因素相對于上一層各因素的重要性權(quán)數(shù)時，通常使用兩兩比較的方法。（三）單準(zhǔn)則下層次排序及其一致性檢驗層次分析法的信息基礎(chǔ)是比較判斷矩陣。由于每個準(zhǔn)則都支配下一層若干個因素，這樣對于每一個準(zhǔn)則及它所支配的因素都可以得到一個比較判斷矩陣。因此，根據(jù)比較判斷矩

22、陣如何求出各因素對于準(zhǔn)則的相對排序權(quán)重的過程稱為單準(zhǔn)則下的排序。計算權(quán)重的方法有多種，其中和法和根法是比較成熟并得到廣泛應(yīng)用的方法。1和法2根法3判斷矩陣一致性檢驗由于客觀事物的復(fù)雜性，會使我們的判斷帶有主觀性和片面性，完全要求每次比較判斷的思維標(biāo)準(zhǔn)一致是不大可能的。事實上，在構(gòu)建比較判斷矩陣時，我們雖然不要求判斷具有一致性，但一個混亂的，經(jīng)不起推敲的比較判斷矩陣有可能導(dǎo)致決策的失誤，所以我們希望在判斷時應(yīng)大體上的致。而上述計算權(quán)重方法，當(dāng)判斷矩陣過于偏離一致性時，其可靠程度也就值得懷疑了，故對于每一層次作單準(zhǔn)則排序時，均需要作一致性的檢驗。（四）層次總排序及其一致性檢驗1層次總排序計算同一層

23、次中所有元素對于最高層（總目標(biāo)）的相對重要性標(biāo)度（又稱排序權(quán)重向量）稱為層次總排序。2總排序一致性檢驗人們在對各層元素作比較時，盡管每一層中所用的比較尺度基本一致，但各層之間仍可能有所差異，而這種差異將隨著層次總排序的逐漸計算而累加起來，因此需要從模型的總體上來檢驗這種差異尺度的累積是否顯著，檢驗的過程稱為層次總排序的一致性檢驗。六、 信息鑒別常用方法（一）溯源法對到手信息涉及的問題應(yīng)追根溯源，及時核對。例如，盡量找到現(xiàn)場和掌握第一手資料的人；核對原始資料，并查對主要參考文獻；按其中敘述的方法、步驟，重做實驗或演算,以便從來源上找到鑒別依據(jù)。鑒別和篩選在手信息，判斷是否完整、適用與可靠，是咨詢

24、人員的重要工作。工程咨詢所需信息十分廣泛，不可能也不必均由咨詢?nèi)藛T鑒別。為了確保信息可靠，應(yīng)盡可能選用權(quán)威機構(gòu)發(fā)布或已鑒定、批準(zhǔn)的信息。例如，地質(zhì)儲量選用儲量委員會批準(zhǔn)的儲量報告；地震帶的分布用國家地震局的數(shù)據(jù)；歷史數(shù)據(jù)用國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)。一般來說，專業(yè)技術(shù)力量強的單位提供的信息較可靠。例如，國際金融組織的國際金融信息較可靠；來自從事鋼鐵、汽車行業(yè)研究的機構(gòu)的鋼鐵、汽車業(yè)信息較可靠。（二）比較法有些信息受主客觀條件限制難以溯源，對此，可用比較法，即比較不同人、不同時間和其他方面的材料；對于某一事實，說法、結(jié)論是否一致。如果一致，則基本可辨真?zhèn)?。若否，就需進一步核查。（三）佐證法任何事物都與其他

25、事物有一定聯(lián)系，并相互制約。找到這些聯(lián)系和制約因素，便可判斷事物的真?zhèn)巍Ｒ话阏f來，口頭材料不如文字材料可靠，文字不如實物可靠。分析信息產(chǎn)生的過程也是尋求信息佐證的辦法。1普查數(shù)據(jù)一般比抽查數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確。2監(jiān)測數(shù)據(jù)，長期比短期全面，監(jiān)測范圍大的數(shù)據(jù)比監(jiān)測范圍小的數(shù)據(jù)代表性強；勘探密度大的數(shù)據(jù)比勘探密度小的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，科學(xué)實驗和仿真模擬計算的數(shù)據(jù)比一般推理的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。3核對來源不同，收集方法不同的數(shù)據(jù)。如衛(wèi)星圖片、航測數(shù)據(jù)可用地面實測數(shù)據(jù)驗證；了解來的市場需求量與行業(yè)協(xié)會、主要企業(yè)、國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)對比。4對比不同時期、不同來源的數(shù)據(jù)，并適當(dāng)修正其間的差距。同一對象的數(shù)據(jù)，在不同國家、不同歷史時期

26、，由于范圍不同，計算的標(biāo)準(zhǔn)和口徑可能有所不同，造成數(shù)據(jù)之間有很大的差異。在對比這些數(shù)據(jù)時，必須查明統(tǒng)計口徑，否則就會出錯。5由專家集體辨別信息是否準(zhǔn)確，是否可靠。對于來自不同渠道的信息，可能因角度不同、口徑不一、方法各異等而不一致，甚至矛盾。這時，可請專家集體討論，弄清差異和矛盾的原因，去偽存真，取得一致意見。（四）邏輯法鑒別信息，邏輯判斷必不可少。不經(jīng)縝密的邏輯思考容易出錯。有些基本差錯，例如語言或文字的前后矛盾，夸大其詞，有悖情理，以及某些虛構(gòu)，禁不起邏輯的推敲。當(dāng)然，邏輯合理并不總能證明事物為真，從虛假的前提出發(fā)，經(jīng)過合理的邏輯推斷得出的結(jié)果不會真實。因此，鑒別信息，既要充分利用經(jīng)驗、認識和判斷力，也要借助其他手段。七、 信息的綜合信息綜合是信息工作的重要內(nèi)容。采集來的信息經(jīng)常是零散、無序，甚至殘缺不全，無法直接使用。對于這樣的信息，須進行分析、聯(lián)系、推斷、整理和組合，使之成為有用信息，然后確定其特征，如精度、類型、長度、保密度、保留時間、用途等。信息綜合有兩種方式