试析大数据背景下工程造价数据挖掘问题

试析大数据背景下工程造价数据挖掘问题

王华煜

济南恒润达劳务服务有限公司 山东济南 250000

摘要：大数据是信息时代的产物，它的存在和出现给中国各行各业的发展带来了许多新的机遇和挑战。工程造价具有很多数据资源，但是，数据处理仍然存在许多问题，限制了该行业的发展。考虑到这一点，本文分析了数据挖掘相关技术，并着重介绍了大数据环境下的工程造价管理策略。

关键词：大数据；工程造价；数据挖掘

引言

大数据是一个相对通用的概念，内容包括数据优化，分配和管理。在平台的实际操作中，数据本身的潜在信息难以获得准确的查询，并且为了对其进行处理，将需要对数据挖掘技术进行深入挖掘或优化。如今，我国各行各业都开始渗透大数据技术，大数据分析已经成为工业发展的主流，已经成为企业解决发展瓶颈的重要手段。

1数据挖掘在大数据中的重要性

在当前时代，诸如互联网技术，云计算技术之类的各种数字信息技术正在迅速发展，并且由此，新的移动互联网和数字地球技术的开发和应用正直接在世界范围内获得快速增长。信息化发展是当今社会的主要发展趋势，可以看出，它是我国国民经济增长的重要组成部分。

2大数据时代的数据挖掘技术分析

2.1数据挖掘

数据挖掘技术最早是在1990年代初提出的，该技术更侧重于商业领域的人工智能研究。在当今的大数据时代，数据挖掘技术的应用价值变得更加明显，在实际应用中，可以利用数据挖掘技术有效地掌握产品本身的实际情况。同时，可以实现对大量数据信息的数据优化，为企业发展提供重要的参考资料。

2.2聚类分析

通常，在数据挖掘过程中，聚类分析技术是重要的数据处理技术之一。聚类分析技术使难以理解的交易得以有效地重建，并以更可视化的状态呈现。聚类分析技术可以对相对较大的数据进行分类，以提取必要的信息资源。但是，在实际应用中，该技术明显不同于传统的数据分类处理方法，其独特的优势是可以有效地对模糊对象的信息数据进行分组。当前的聚类分析方法主要分为硬聚类和模糊聚类。其中，硬聚类方法更适合于数据信息，而模糊聚类主要是对模糊数据进行划分以获得分类效果。总体而言，聚类分析的两种分类方法有明显的区别，但都可以实现数据分类。

2.3特征数据分析方法

数据挖掘的特征数据分析方法是数据挖掘技术的主要技术方法之一，该方法对整个数据信息进行了综合分析，并扩展到表征水平，以发现有用的价值信息。因此，这种分析技术本身具有快速全面的特点，可以有效地处理大多数数据资源的分析，并已成为大多数相关研究人员的主要研究方向。在实际应用中，相关的设计人员通常会提出各种分析特征数据的方法。

3基于数据挖掘的工程造价管理措施

3.1集成数据标准以防止信息隔离

建立集成的数据计算标准可以在将来加快信息处理和大数据的计算速度，并为项目成本的收集和存储大数据提供方便。在这个阶段，国家和政府已经实施了清单价格标准，并规定了如何计量工程量，但是大多数建筑公司仍在采用工程分配方法进行工程定价。此外，由于某些地区的地区差异，项目成本的计量单位和计算方法仍然存在许多差异，使得数据统一以及信息分析和处理变得困难。为了解决因地区差异而导致数据处理困难的问题，建设部门及相关部门建立了综合的数据计算标准，以加强各地区之间的信息交流，缩短数据处理和存储时间。

3.2分布式数据库构建

总的来说，在建设阶段有很多环节和过程，项目成本应考虑到每个项目阶段的详细成本支出。因此，有关项目成本的数据量受项目开发的限制，随着数据量的增加，现有的关系数据库中出现了许多问题，并且出现了分布式数据库。

分布式数据库是指使用高速计算机网络连接多个物理分布式数据存储设备以形成逻辑集成的数据库。分布式数据库的基本思想是将数据分发到原始的集中式数据库并将其存储在通过网络连接的多个数据存储节点上，从而产生更大的存储容量和更高的并发访问权限。分布式数据库可以访问不同区域和类型的服务器，并且可以存储大量数据，从而实现快速的数据交换。因此，在实用性、可伸缩性和并发性方面，这种类型的数据库比过去的传统数据库具有优势。基于当前的大数据时代，许多建筑公司正在构建自己的分布式数据库，以解决资源丰富和数据量大的问题。

3.3数据收集和管理的重要性

当前，国内建筑行业的发展趋势良好，建筑公司的数量在增加，产生了大量的成本数据。但是，国内技术的落后使得难以分析和挖掘大量数据，导致大量数据资源的浪费。如果引入国外先进的分析软件，但项目成本数据包含各个公司的公司机密，则可能存在信息泄漏的风险。因此，数据分析和挖掘软件必须由国家有关部门或相关企业开发，这不仅保证了企业和政府的信息安全，而且可以促进国内成本行业的持续发展。

3.4对可视化研究的强大支持

长期以来，数据处理和分析一直很复杂且繁琐，并且工作量非常大且专业。因此，相关人员应在报告和解释时使数据分析结果更简洁，更易于理解。在这种发展背景下，需要对数据可视化进行研究。通常，数据可视化是指使用新的可视化技术，该技术将数据转换为图像并将其投影到屏幕上，以便查看数据处理和分析的结果并将其显示在报告单位。将可视化工作应用于数据报告可提高工程部署的效率，因为更多的非专家可以理解分析结果并理解数据的含义。新时代的大数据开发提高了可视化技术的操作标准，并且基于分布式数据库，有必要创新地探索可视化操作并开发适用于当今数据挖掘的相关软件。因此，在当前时代的背景下大力支持可视化工作的发展，有利于提高数据处理的效率。

3.5信息查询和发布模式设置

中国发展模式的差异使国内的工业运行模式不同于国外的工业运行模式，工程造价数据也不例外。过去，由人工收集和经验确定的信息价格通常会推迟到市场，在指导有限的情况下，大多数数据是由多个政府部门分散管理的。另外，公共信息公开通常被延迟并且数据处理不充分，使得数据信息共享缓慢。如今，国家有关部门已经意识到了这一问题，并已开始基于计算机技术构建信息化。政府已经建立了一个数据库平台来建立信息查询和发布模式，从而使许多小型企业能够参与其中。另外，这种操作方式不仅增强了数据管理并降低了成本，而且还提高了工程数据的机密性，最大限度地提高企业和社会的利益。

3.6大数据分析系统推广

如今，大数据已成为时代发展和技术进步的趋势，并在各行各业中发挥着重要作用。建立大型数据库和大数据平台是企业发展的主要目标。为了实现这一目标，相关企业必须不断增加其人力和财力投资，并使用已完成或在建的施工数据来改善大型数据库和大型数据处理平台。此外，建筑公司要重视人才培养，不断引进有关专家和先进技术，壮大企业骨干，培养专业的信息人才。最后，企业应加强对各个领域和职位的操作员的培训，以促进工程造价的计算和处理，以增强对大数据分析系统的理解和操作能力。

4结论

总而言之，大数据已经成为新时代背景下各行各业的发展趋势。作为项目建设的关键部分，工程造价包括大量的数据计算。在这种情况下，如果要发展该行业，则需要顺应主流趋势，将信息构建和大数据结合起来，挖掘大量数据来节省成本，提高效率。同时加强管理，为政府或企业提供有效的预测和宏观指导，促进工程造价行业的创新发展。

参考文献

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[2]卢盛继.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].数码世界，2017（2）：44.