內(nèi)存顆粒公司工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)采集分析與知識(shí)管理（工程項(xiàng)目管理）

1、泓域咨詢/內(nèi)存顆粒公司工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)采集分析與知識(shí)管理內(nèi)存顆粒公司工程項(xiàng)目數(shù)據(jù)采集分析與知識(shí)管理一、 信息的綜合信息綜合是信息工作的重要內(nèi)容。采集來(lái)的信息經(jīng)常是零散、無(wú)序，甚至殘缺不全，無(wú)法直接使用。對(duì)于這樣的信息，須進(jìn)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(zhǎng)度、保密度、保留時(shí)間、用途等。信息綜合有兩種方式：一是對(duì)已有信息挖掘、延伸，引發(fā)創(chuàng)新需求的新信息，達(dá)到信息的“增值”，二是通過(guò)設(shè)計(jì)和試驗(yàn)創(chuàng)造新的信息。有價(jià)值的信息往往是反復(fù)推理分析和猜想后的結(jié)果，這個(gè)過(guò)程要求咨詢工程師具備很強(qiáng)的分析、聯(lián)想、綜合與創(chuàng)造能力。二、 信息鑒別常用方法（一）溯源法對(duì)到手信息

2、涉及的問(wèn)題應(yīng)追根溯源，及時(shí)核對(duì)。例如，盡量找到現(xiàn)場(chǎng)和掌握第一手資料的人；核對(duì)原始資料，并查對(duì)主要參考文獻(xiàn)；按其中敘述的方法、步驟，重做實(shí)驗(yàn)或演算,以便從來(lái)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?nèi)藛T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(jī)構(gòu)發(fā)布或已鑒定、批準(zhǔn)的信息。例如，地質(zhì)儲(chǔ)量選用儲(chǔ)量委員會(huì)批準(zhǔn)的儲(chǔ)量報(bào)告；地震帶的分布用國(guó)家地震局的數(shù)據(jù)；歷史數(shù)據(jù)用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，專業(yè)技術(shù)力量強(qiáng)的單位提供的信息較可靠。例如，國(guó)際金融組織的國(guó)際金融信息較可靠；來(lái)自從事鋼鐵、汽車行業(yè)研究的機(jī)構(gòu)的鋼鐵、汽車業(yè)信

3、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(duì)此，可用比較法，即比較不同人、不同時(shí)間和其他方面的材料；對(duì)于某一事實(shí)，說(shuō)法、結(jié)論是否一致。如果一致，則基本可辨真?zhèn)巍Ｈ舴?，就需進(jìn)一步核查。（三）佐證法任何事物都與其他事物有一定聯(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(shuō)來(lái)，口頭材料不如文字材料可靠，文字不如實(shí)物可靠。分析信息產(chǎn)生的過(guò)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(cè)數(shù)據(jù)，長(zhǎng)期比短期全面，監(jiān)測(cè)范圍大的數(shù)據(jù)比監(jiān)測(cè)范圍小的數(shù)據(jù)代表性強(qiáng)；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(shí)驗(yàn)和仿真模擬計(jì)算的數(shù)據(jù)比一般推理的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。3核對(duì)來(lái)源

4、不同，收集方法不同的數(shù)據(jù)。如衛(wèi)星圖片、航測(cè)數(shù)據(jù)可用地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證；了解來(lái)的市場(chǎng)需求量與行業(yè)協(xié)會(huì)、主要企業(yè)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)對(duì)比。4對(duì)比不同時(shí)期、不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，并適當(dāng)修正其間的差距。同一對(duì)象的數(shù)據(jù)，在不同國(guó)家、不同歷史時(shí)期，由于范圍不同，計(jì)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(duì)比這些數(shù)據(jù)時(shí)，必須查明統(tǒng)計(jì)口徑，否則就會(huì)出錯(cuò)。5由專家集體辨別信息是否準(zhǔn)確，是否可靠。對(duì)于來(lái)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(shí)，可請(qǐng)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(jiàn)。（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

5、錯(cuò)。有些基本差錯(cuò)，例如語(yǔ)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(guò)合理的邏輯推斷得出的結(jié)果不會(huì)真實(shí)。因此，鑒別信息，既要充分利用經(jīng)驗(yàn)、認(rèn)識(shí)和判斷力，也要借助其他手段。三、 項(xiàng)目背景分析存儲(chǔ)器是一種用于保存信息的記憶設(shè)備，一般按照斷電后數(shù)據(jù)是否丟失，可分為易失性存儲(chǔ)器和非易失性存儲(chǔ)器。目前主流的存儲(chǔ)器是DRAM與NANDFlash，兩者占據(jù)存儲(chǔ)器市場(chǎng)的九成以上。DRAM行業(yè)早期競(jìng)爭(zhēng)激烈，參與者眾多，70年代是市場(chǎng)分水嶺。1972年，Intel憑借1KDRAM研發(fā)取得成功，迅速占領(lǐng)市場(chǎng)。同時(shí)期，IBM和德州儀器

6、也開(kāi)始入局。1973年，PC需求放緩對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)造成沖擊。德州儀器和各大日本廠商抓住時(shí)機(jī)進(jìn)入內(nèi)存市場(chǎng)，Intel市場(chǎng)份額快速下降。80年代，日本廠商憑借低價(jià)的優(yōu)勢(shì)份額持續(xù)提升，韓國(guó)三星也在此時(shí)開(kāi)始布局DRAM。1984年，Intel開(kāi)始退出市場(chǎng)；1998年，德州儀器將存儲(chǔ)業(yè)務(wù)出售給美光；1999年IBM也將合資工廠出售給東芝并退出市場(chǎng)。中國(guó)是DRAM領(lǐng)域最大市場(chǎng)，幾乎完全依賴進(jìn)口?，F(xiàn)階段全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中心已經(jīng)轉(zhuǎn)移到中國(guó)，中國(guó)已經(jīng)成為半導(dǎo)體領(lǐng)域規(guī)模最大和成長(zhǎng)最快的市場(chǎng)。根2018年全球DRAM市場(chǎng)上中國(guó)占比高達(dá)42.8%，但自給率幾乎為零。DRAM被海外三大寡頭壟斷，行業(yè)集中率持續(xù)提升。目前DR

7、AM市場(chǎng)上，韓國(guó)三星、韓國(guó)海力士、美國(guó)美光三大企業(yè)呈“三足鼎立”趨勢(shì)。2018年DRAM市場(chǎng)Top3集中度在95.5%左右。DRAM市場(chǎng)歷經(jīng)多輪周期洗牌，自2006年起行業(yè)集中度不斷提高，Top3集中度由2005年的61.9%大幅提升到2018年的95.5%，其余份額來(lái)自臺(tái)灣大小廠商，中國(guó)大陸榜上無(wú)名，存在巨大國(guó)產(chǎn)替代空間。5G/云推動(dòng)，智能手機(jī)內(nèi)存成最大市場(chǎng)。預(yù)計(jì)隨著5G網(wǎng)絡(luò)全面普及，智能手機(jī)市場(chǎng)經(jīng)歷疲軟后將迎來(lái)一波換機(jī)熱潮，以較快速度恢復(fù)增長(zhǎng)。同時(shí)5G將帶動(dòng)一大批占據(jù)較大內(nèi)存的新手機(jī)APP產(chǎn)生，加速5G手機(jī)容量增加需求。智能手機(jī)市場(chǎng)有望實(shí)現(xiàn)銷量和容量“雙量齊增”，大幅拉動(dòng)DRAM搭載量增加

8、。海量數(shù)據(jù)信息助力服務(wù)器穩(wěn)健增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)流量快速增長(zhǎng)帶動(dòng)AI-IoT、云計(jì)算等領(lǐng)域高速成長(zhǎng)，新一代工作負(fù)載驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)升級(jí)，服務(wù)器千億市場(chǎng)開(kāi)始啟動(dòng)，有望成為DRAM高成長(zhǎng)領(lǐng)域。預(yù)計(jì)2020年全球服務(wù)器出貨量達(dá)1190萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)8%以上。四、 現(xiàn)代工程咨詢方法的特點(diǎn)現(xiàn)代工程咨詢方法的特點(diǎn)是，定性分析和定量分析相結(jié)合，重視定量分析；靜態(tài)分析與動(dòng)態(tài)分析相結(jié)合，重視動(dòng)態(tài)分析；統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測(cè)分析相結(jié)合，重視預(yù)測(cè)分析。定性分析與定量分析1定性分析定性分析是通過(guò)研究事物構(gòu)成要素間的相互聯(lián)系來(lái)揭示事物本質(zhì)的方法，它是在邏輯分析、判斷推理的基礎(chǔ)上，對(duì)客觀事物進(jìn)行分析與綜合，從而找出事物發(fā)展內(nèi)在規(guī)律性，確定事物的本

9、質(zhì)。在工程咨詢研究中，許多難以用計(jì)量表達(dá)的場(chǎng)合，定性分析方法可以發(fā)揮重要作用。2定量分析定量分析是依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選擇建立合適的數(shù)學(xué)模型，計(jì)算出分析對(duì)象的各項(xiàng)指標(biāo)及其數(shù)值的一種方法。它是通過(guò)反映一定質(zhì)的事物量的關(guān)系來(lái)揭示事物內(nèi)在規(guī)律的方法，在數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、計(jì)量學(xué)、計(jì)算機(jī)等學(xué)科基礎(chǔ)之上，通過(guò)方程、數(shù)學(xué)圖表和模型等方式來(lái)研究事物的本質(zhì)。在工程咨詢工作中采用定量分析的方法，對(duì)復(fù)雜事物進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，進(jìn)行比較分析，可以使問(wèn)題更為清晰，解決方案更精確。靜態(tài)分析與動(dòng)態(tài)分析1靜態(tài)分析靜態(tài)分析是觀測(cè)和評(píng)價(jià)事物某一時(shí)點(diǎn)狀態(tài)的一種方法。如項(xiàng)目評(píng)價(jià)中通過(guò)計(jì)算靜態(tài)投資回收期、總投資收益率、資本金凈利潤(rùn)率等指標(biāo)，可

10、以對(duì)項(xiàng)目的財(cái)務(wù)效益得出初步的判斷。2動(dòng)態(tài)分析在工程咨詢服務(wù)的各個(gè)階段，特別是在項(xiàng)目決策評(píng)價(jià)階段，要樹(shù)立動(dòng)態(tài)觀念，如考慮資金時(shí)間價(jià)值、市場(chǎng)供求變化、技術(shù)發(fā)展變化、社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化等?，F(xiàn)代項(xiàng)目財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)一般以動(dòng)態(tài)分析為主，主要進(jìn)行項(xiàng)目現(xiàn)金流量分析，計(jì)算財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等指標(biāo)，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)概率分析等。統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測(cè)分析1統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)分析對(duì)象過(guò)去和現(xiàn)在的信息進(jìn)行收集、整理、統(tǒng)計(jì)和分析。在現(xiàn)代工程決策研究咨詢中經(jīng)常需要采取多種方法和渠道，收集大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括行業(yè)、區(qū)域、市場(chǎng)、技術(shù)、企業(yè)等的統(tǒng)計(jì)資料和信息，從而分析、歸納和總結(jié)事物的發(fā)展規(guī)律，把握發(fā)展動(dòng)向；在項(xiàng)目執(zhí)行階段，也需要對(duì)項(xiàng)目的執(zhí)行

11、情況進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)投資、質(zhì)量、進(jìn)度等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并與計(jì)劃進(jìn)行比較，判斷項(xiàng)目的進(jìn)展情況，以便采取有針對(duì)性的應(yīng)對(duì)措施，促進(jìn)項(xiàng)目的順利進(jìn)行。2預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)分析是依據(jù)分析對(duì)象過(guò)去和現(xiàn)在的信息，采用一定的方法，對(duì)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析、推測(cè)、判斷的方法。預(yù)測(cè)分析是現(xiàn)代工程咨詢的重要方法，尤其是在投資前期決策階段，預(yù)測(cè)分析是項(xiàng)目咨詢的重要工作。投資項(xiàng)目決策是建立在對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上的，需要對(duì)未來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)政策走向、技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、市場(chǎng)需求變化、原材料供應(yīng)、配套條件約束、資金市場(chǎng)等進(jìn)行預(yù)測(cè)。五、 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（一）數(shù)據(jù)挖掘概述1大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)是指超過(guò)既往數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)規(guī)模、傳輸速度和處理能力

12、，或者既往數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)無(wú)法容納的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)常以萬(wàn)億或EB衡量，且種類多、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)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(lái)開(kāi)發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值。大數(shù)據(jù)有各種各樣的來(lái)源：傳感器、氣候信息、公開(kāi)的信息、如雜志、報(bào)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(duì)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。此外，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、處理大量數(shù)據(jù)，以及運(yùn)算的能力大為增強(qiáng)，為數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)造了條件，使其成為一門(mén)獨(dú)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

13、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(dòng)建立方程。（3）處理對(duì)象。數(shù)據(jù)分析往往是針對(duì)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(cè)未來(lái)，并提出決策建議。想要從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律（即認(rèn)知），往往需將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái)。（二）數(shù)據(jù)挖掘步驟按挖掘?qū)ο?，?shù)據(jù)挖掘分為數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘和網(wǎng)絡(luò)挖掘兩種，各自步驟分述如下。1數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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)

14、約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評(píng)估和知識(shí)表示8個(gè)步驟。（1）信息收集。從確定的挖掘?qū)ο笾刑崛√卣鳎缓筮x擇合適的收集方法，將收集到的信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于海量數(shù)據(jù)，必須選擇合適的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。（2）數(shù)據(jù)集成。把來(lái)源、格式、特點(diǎn)、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(shí)很長(zhǎng)，商業(yè)數(shù)據(jù)往往較多，數(shù)據(jù)挖掘更耗時(shí)間。數(shù)據(jù)規(guī)約就是簡(jiǎn)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(duì)規(guī)約數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果，與對(duì)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（屬性缺少屬性值）、含噪聲（屬性值錯(cuò)誤），不一致（同一信息有多種表

15、示），需要清理，使其完整、正確、一致后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。（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(shí)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(diǎn)，選擇合適的處理工具，例如統(tǒng)計(jì)方法、事例推理、決策樹(shù)、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(píng)估。由行業(yè)專家核實(shí)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果是否合理、是否可用。（8）知識(shí)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(shí)存人知識(shí)庫(kù)，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(gè)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、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(fèi)用要花在信息收集階段

16、，而至少60%以上的精力和時(shí)間要花在數(shù)據(jù)預(yù)處理上。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)反復(fù)多次的過(guò)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(guò)調(diào)整后重新開(kāi)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(guò)歸納學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等發(fā)現(xiàn)挖掘?qū)ο箝g的內(nèi)在關(guān)系與特性，進(jìn)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(shí)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(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)?，F(xiàn)在的搜索引擎使用了這些技術(shù)，能夠在網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)中為用戶搜尋有用信息

17、。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(jì)詞典中提取挖掘目標(biāo)的特征向量并計(jì)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(diǎn)選擇待采集站點(diǎn)，再利用Robot程序采集靜態(tài)Web頁(yè)面，最后獲取被訪問(wèn)站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中的動(dòng)態(tài)信息，生成WWW資源索引庫(kù)。（4）信息特征匹配。提取索引庫(kù)中的源信息特征向量，并與目標(biāo)樣本的特征向量對(duì)照，將符合要求的信息交給用戶。六、 數(shù)據(jù)分析與挖掘概述（一）信息分析信息分析是根據(jù)咨詢問(wèn)題的具體需要，對(duì)與之有關(guān)的信息進(jìn)行整理、鑒別、評(píng)價(jià)、分析和綜合，以便取得咨詢所需新信息的過(guò)程。信息分

18、析有如下幾種用途：1跟蹤。所謂跟蹤，就是及時(shí)了解各領(lǐng)域新動(dòng)向、新發(fā)展，從而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題。2比較。比較各種事物的內(nèi)部矛盾之后，把握事物間的聯(lián)系，認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)，從而提出問(wèn)題、確定目標(biāo)、擬定方案并作出選擇。3預(yù)測(cè)。利用已掌握的信息、知識(shí)和手段，推斷事物的未來(lái)或未知方面。4評(píng)價(jià)。進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)選擇合適的變量和評(píng)價(jià)指標(biāo)，應(yīng)當(dāng)考慮評(píng)價(jià)對(duì)象之間的可比性。信息分析所用方法，可分為定性和定量分析兩種。定性方法主要靠邏輯推理；而定量方法涉及數(shù)據(jù)間的數(shù)量關(guān)系，要建立數(shù)學(xué)模型，計(jì)算、求解。如今，信息越來(lái)越復(fù)雜，定性與定量分析已無(wú)法單獨(dú)奏效，只能越來(lái)越多地結(jié)合起來(lái)。（二）數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是信息分析的一部分，數(shù)據(jù)分

19、析是對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析，建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，揭示?shù)據(jù)中隱含的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和其他關(guān)系，以及發(fā)展趨勢(shì)，為有關(guān)的咨詢活動(dòng)提交的有用的數(shù)字、信息或建議。數(shù)據(jù)分析的對(duì)象可分為時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)。如企業(yè)歷年的咨詢收入、利潤(rùn)總額等就是時(shí)間序列。截面數(shù)據(jù)是在同一時(shí)間的數(shù)據(jù)，如企業(yè)同一年咨詢業(yè)務(wù)數(shù)目、營(yíng)業(yè)額、費(fèi)用、收入、人工耗費(fèi)等。兩種數(shù)據(jù)都要注意樣本容量大小。對(duì)于截面數(shù)據(jù)，常用線性或非線性回歸模型體現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的各種關(guān)系。數(shù)據(jù)分析屬定量分析，包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、時(shí)間數(shù)據(jù)分析、空間數(shù)據(jù)分析。（三）數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)中挖掘出隱含、先前未知、有潛在用途，最終可為人理解的關(guān)系、模式、趨勢(shì)和其他有用信息，并建

20、立模型，用于預(yù)測(cè)、判斷或決策，幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化并做出更明智的決策的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于制造、金融、零售、保健、中醫(yī)藥及電信等行業(yè)的客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)防范、供應(yīng)鏈管理、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析、部門(mén)分析等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘要用到統(tǒng)計(jì)分析、人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的知識(shí)，如記憶推理、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法等。數(shù)據(jù)挖掘需要用戶參與，并非某種單一工具、技術(shù)或軟件即可獨(dú)自完成。另一方面，并非所有信息查詢都可視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)查找個(gè)別記錄，或用搜索引擎查找互聯(lián)網(wǎng)特定的網(wǎng)頁(yè)，屬于信息檢索，不能視為數(shù)據(jù)挖掘。當(dāng)然，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也有強(qiáng)大的信息檢索能力。七、 項(xiàng)目概述

21、（一）項(xiàng)目基本情況1、項(xiàng)目名稱：內(nèi)存顆粒公司工程項(xiàng)目2、承辦單位名稱：xx投資管理公司3、項(xiàng)目性質(zhì)：擴(kuò)建4、項(xiàng)目建設(shè)地點(diǎn)：xx（以最終選址方案為準(zhǔn)）5、項(xiàng)目聯(lián)系人：謝xx（二）主辦單位基本情況當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)依然錯(cuò)綜復(fù)雜。從國(guó)際看，世界經(jīng)濟(jì)深度調(diào)整、復(fù)蘇乏力，外部環(huán)境的不穩(wěn)定不確定因素增加，中小企業(yè)外貿(mào)形勢(shì)依然嚴(yán)峻，出口增長(zhǎng)放緩。從國(guó)內(nèi)看，發(fā)展階段的轉(zhuǎn)變使經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增速?gòu)母咚僭鲩L(zhǎng)轉(zhuǎn)向中高速增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式從規(guī)模速度型粗放增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型集約增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力從物質(zhì)要素投入為主轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為主。新常態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)新挑戰(zhàn)，企業(yè)遇到的困難和問(wèn)題尤為突出。面對(duì)國(guó)際國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)

22、展新環(huán)境，公司依然面臨著較大的經(jīng)營(yíng)壓力，資本、土地等要素成本持續(xù)維持高位。公司發(fā)展面臨挑戰(zhàn)的同時(shí)，也面臨著重大機(jī)遇。隨著改革的深化，新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進(jìn)，以及“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”、中國(guó)制造2025、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“一帶一路”等重大戰(zhàn)略舉措的加速實(shí)施，企業(yè)發(fā)展基本面向好的勢(shì)頭更加鞏固。公司將把握國(guó)內(nèi)外發(fā)展形勢(shì)，利用好國(guó)際國(guó)內(nèi)兩個(gè)市場(chǎng)、兩種資源，抓住發(fā)展機(jī)遇，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，提高發(fā)展質(zhì)量，依靠創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新開(kāi)辟發(fā)展新路徑，贏得發(fā)展主動(dòng)權(quán)，實(shí)現(xiàn)發(fā)展新突破。公司秉承“誠(chéng)實(shí)、信用、謹(jǐn)慎、有效”的信托理念，將“誠(chéng)信為本、合規(guī)經(jīng)營(yíng)”作為企業(yè)的核心理念，不斷提升公司資產(chǎn)管理能力和風(fēng)險(xiǎn)控制能力。本公司秉承“顧客至上，銳意進(jìn)取”的經(jīng)營(yíng)理念，堅(jiān)持“客戶第一”的原則為廣大客戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。公司堅(jiān)持“責(zé)任+愛(ài)心”的服務(wù)理念，將誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)、誠(chéng)信服務(wù)作為企業(yè)立世之本，在服務(wù)社會(huì)、方便大眾中贏得信譽(yù)、贏得市場(chǎng)?！皾M足社會(huì)和業(yè)主的需要，是我們不懈的追求”的企業(yè)觀念，面對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入快車道的良好機(jī)遇，正以高昂的熱情投身于建設(shè)宏偉大業(yè)