大數(shù)據(jù)背景下工程造價數(shù)據(jù)挖掘問題研究

大數(shù)據(jù)背景下工程造價數(shù)據(jù)挖掘問題研究摘要：近些年來，隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代己經(jīng)到來，并滲透到眾多領(lǐng)域中，針對具體專業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究也越來越多。然而對于工程造價領(lǐng)域來說，這個方面卻一直是個空口，每天，借助互聯(lián)網(wǎng)以及各種工程造價系統(tǒng)產(chǎn)生著海量的工程造價數(shù)據(jù)，但是卻沒有科學(xué)準(zhǔn)確的處理方法對其進行處理，使其白口流失掉，工程造價信息的獲取和傳遞仍然依靠傳統(tǒng)的方式進行，時效性和準(zhǔn)確性都無法滿足當(dāng)今工程管理領(lǐng)域的需求。而要對這些龐大的工程造價信息數(shù)據(jù)進行處理和挖掘，為工程管理過程的決策提供依據(jù)和參考，僅僅依靠人工的處理技術(shù)是遠遠不夠的，要創(chuàng)新應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來充分利用工程造價海量數(shù)據(jù)的價值，以促進行業(yè)快速健康發(fā)展。關(guān)鍵詞：工程造價；大數(shù)據(jù)；問題分析一、工程造價大數(shù)據(jù)采集重要性分析大數(shù)據(jù)科技不僅協(xié)調(diào)各種類型的數(shù)據(jù)，并且可以從大量的數(shù)據(jù)庫里獲取對項目有價值的信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)于2009年在互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展時期，在美國得到廣泛應(yīng)用。由于其廣泛認可的理念，其技術(shù)迅速推廣到各個行業(yè)，特別是建筑行業(yè)，其結(jié)果是建筑業(yè)實現(xiàn)了信息化與自動化。因此，收集大數(shù)據(jù)非常有必要，具體因素如下：①全國各個建設(shè)項目的開工、改造升級、竣工、投產(chǎn)時產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)和檔案，數(shù)據(jù)共享基于這個信息基礎(chǔ)。其中，工程造價信息將形成多維特征。通過收集這些信息，根據(jù)規(guī)范進行匯總計算，通過平臺存儲而達到共享目的；②工程項目的決策需要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)作為參考支撐，傳統(tǒng)的工作模式由于缺乏技術(shù)手段，發(fā)布信息滯后，市場價格變化迅速，地區(qū)差異較大，從而影響項目決策效率。項目成本管理部門不能對上下游行業(yè)進行準(zhǔn)確有效的分析，但工程造價大數(shù)據(jù)采集可以依托網(wǎng)絡(luò)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時更新，為企業(yè)提供準(zhǔn)確的項目成木管理、項目決策分析和未來發(fā)展方向；③大數(shù)據(jù)可以提高工程造價的信息集成度。但當(dāng)前大部分的工程造價從業(yè)人員仍然通過預(yù)算軟件、定額手冊等傳統(tǒng)渠道獲取信息，對信息集成的理解不夠。不僅效率低下，而且人員差異大，工作質(zhì)量不高。由于每個參建單位今后的工作都會帶來繁雜的數(shù)據(jù)和參考資料。通過工程造價的大數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)歸檔將匯集在一起，提取有價值的信息進行分析處理，讓參與的部門能夠快速查詢參考項目，達到提高工作效率的目的。二、在工程造價中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)過程中存在的問題（一）對新技術(shù)的應(yīng)用與研究重視度不夠在工程造價過程中廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，由于工程造價從業(yè)人員對先進技術(shù)的認知局限，對于技術(shù)的研究相對較淺，使大數(shù)據(jù)技術(shù)與工程造價的融合度不高，甚至有的工程造價人員對信息技術(shù)的了解較少，無法有效使用先進的科學(xué)技術(shù)，嚴(yán)重制約了工程造價質(zhì)量水平的提升。（二）數(shù)據(jù)利用率低一個工程的不同施工單位的同工藝項目，同一地區(qū)項目的類似分部工程、分項工程，往往可以簡單的相似處理即可，但現(xiàn)實情況是造價工程從業(yè)人員因為數(shù)據(jù)互聯(lián)性差，數(shù)據(jù)的利用率低下，工作重復(fù)率高。一個常見的情況是模塊化變電站建設(shè)工程。對于工程造價來說，同電壓等級的模塊化變電站具有極高的相似度，其造價編審工作也能夠批量完成，但實際通常是工程造價從業(yè)人員完全重新編審，工作大量重復(fù)，效率降低。另一個常見的情況是材料詢價，即使同屬一家工程造價相關(guān)單位，不同工程造價從業(yè)人員也會進行大量重復(fù)的查價詢價，而且可能會因為對數(shù)據(jù)的把握不準(zhǔn)造成同一材料不同價格的情況。（三）數(shù)據(jù)信息的安全防護存在較大挑戰(zhàn)對于大數(shù)據(jù)時代而言，數(shù)據(jù)信息的安全防護技術(shù)是重要的研究內(nèi)容之一。將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于工程造價中，如果遭遇黑客攻擊或者出現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的泄露、篡改或者毀壞等情況，將會對工程造價各項工作的順利開展造成嚴(yán)重的阻礙和潛在的安全威脅。三、在工程造價中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)化策略（一）實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新分析同步化高效化大數(shù)據(jù)分析對各種工程的造價情況進行很好地比對，為每個工程造價評估提供較好的參考，分析出同類工程的造價發(fā)展變化趨勢，從而為工程造價提供更好的數(shù)據(jù)支持。同時，最為重要的是過程管理，在工程造價管理實施過程中，不同部門、各個環(huán)節(jié)需要將各種數(shù)據(jù)及時采集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時動態(tài)更新，便于管理決策部門能夠更為科學(xué)地把控工程施工。大數(shù)據(jù)應(yīng)用于造價管理，結(jié)合工程進展中出現(xiàn)的政策調(diào)整、突發(fā)情況、設(shè)計更改等，及時輸入導(dǎo)入影響造價的最新數(shù)據(jù)，做好各種匯總，既能夠保障數(shù)據(jù)的及時性，更能保障數(shù)據(jù)的有效性。通過相應(yīng)的大數(shù)據(jù)軟件進行分析，從而及時做出造價分析意見，給出相應(yīng)的應(yīng)對策略，降低施工風(fēng)險，提升工程管理效率。（二）加強大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的研發(fā)力度創(chuàng)新是工程造價咨詢機構(gòu)的立身之木、發(fā)展之源，如果工程造價咨詢機構(gòu)不注重研發(fā)新業(yè)務(wù)，必然會在激烈的市場競爭中被淘汰。能否實現(xiàn)創(chuàng)新，主要取決于工程造價咨詢機構(gòu)是否設(shè)立研發(fā)部門，研發(fā)工作是否富有成效。工程造價咨詢機構(gòu)的研發(fā)工作，要側(cè)重于新技術(shù)、新方法和新手段特別是大數(shù)據(jù)技術(shù)在工程造價咨詢領(lǐng)域的應(yīng)用，優(yōu)化工作流程，提高工作效率，降低業(yè)務(wù)成本。為此，需要采用新的組織形式與管理方法，利用民營高科技企業(yè)的技術(shù)、人才與設(shè)備優(yōu)勢，聯(lián)合科研機構(gòu)和高等院校等共同研發(fā)工程造價咨詢大數(shù)據(jù)技術(shù)等，積極開展大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的雙邊或多邊技術(shù)協(xié)作，逐步形成工程造價咨詢大數(shù)據(jù)技術(shù)科研平臺，為工程造價咨詢領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供有力支撐。（三）建立企業(yè)性、地區(qū)性造價工程數(shù)據(jù)庫建立企業(yè)性、地區(qū)性造價工程數(shù)據(jù)庫，對于改善傳統(tǒng)工程造價行業(yè)內(nèi)重復(fù)詢價，重復(fù)計算，數(shù)據(jù)利用率低等問題大有裨益。先利用BIM等業(yè)內(nèi)技術(shù)構(gòu)建一個項目的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，再利用Hadoop>SQL等數(shù)據(jù)平臺將同企業(yè)或同地區(qū)的多個項目匯聚成更大的網(wǎng)絡(luò)。相同材料不再重復(fù)詢價，同類工程有更有說服力的指標(biāo)以供參考，同類問題有類似的解決辦法，而罕見材料價，新工程類別，新造價問題作為新增條目進入數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)據(jù)平臺的高擴展性進行更新。增加己有數(shù)據(jù)的利用率，就是使工程造價工作標(biāo)準(zhǔn)化程度提高，避免因為不同造價人員審核結(jié)果差異大而造成損失，同時提高效率。另外，很多大數(shù)據(jù)處理框架下集成的機器學(xué)習(xí)庫可以簡單的為工程造價提供便利。例如，工程造價中經(jīng)常會預(yù)測未來材料價變化，以便作出工程決策或者施工計劃?，F(xiàn)在普遍的做法是利用最近一個周期的材料價的平均值作為預(yù)測值進行測算。而對于像材料價格這樣的數(shù)據(jù)集，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(DNN)和隨機森林(RandomForest)回歸模型等機器學(xué)習(xí)庫中很常見的模型預(yù)測未來的材料價己經(jīng)達到很高的擬合度。這些大數(shù)據(jù)技術(shù)的工具可以更好