數據挖掘技術在輸變電工程造價管理中的應用

柳彪

【摘? 要】在電力體制改革的大背景下，電網投資持續增加，電網骨架建設持續加強，電網企業面臨著很大的投資壓力，但電網工程投資回報率相對較低，嚴重影響著輸變電工程的成本控制，并對造價管理體系提出了更多新要求，為輸變電工程造價管理帶來了很大挑戰。電力企業需要引進數據挖掘技術，將其滲透到輸變電工程造價管理中。論文主要針對數據挖掘技術在輸變電工程造價管理中的應用進行了分析。

【Abstract】Under the background of power system reform， the investment of power grid continues to increase and the construction of power grid framework continues to strengthen. Power grid enterprises are facing great investment pressure. However， the return rate of investment of power grid project is relatively low， which seriously affects the cost control of power transmission and transformation project， and also puts forward more new requirements for the cost management system. It brings great challenges to the cost management of power transmission and transformation project. Power enterprises need to introduce data mining technology to infiltrate it into the cost management of power transmission and transformation project. This paper mainly analyzes the application of data mining technology in cost management of power transmission and transformation project.

【關鍵詞】數據挖掘技術;輸變電工程;造價管理;應用

【Keywords】data mining technology; power transmission and transformation project; cost management; application

【中圖分類號】F407.61? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）11-0153-02

1 引言

在大數據時代，數據挖掘技術將海量數據、數據分析工具、數據挖掘過程進行了融合，現已在輸變電工程造價控制中得到了有效應用，不僅是單純的數據量，還是造價控制的重要方式。在輸變電工程項目建設中，會涉及大量造價相關數據，管理人員需要注重數據挖掘技術的應用。基于此，文章闡述了數據挖掘技術的相關內容，分析了數據挖掘技術在輸變電工程造價管理中的應用，總結了數據挖掘技術在輸變電工程造價中應用的預測管理策略。

2 數據挖掘技術概述

2.1 含義

數據挖掘指的是從海量、不完善、模糊、隨機數據中，提取隱含、潛在、有用的數據、信息和知識的過程，數據挖掘技術是一種新興信息處理技術，這項技術可以針對數據庫中的海量數據進行抽取、轉換、分析、處理，從中獲取輔助決策的關鍵數據。在數據庫知識發現過程中，數據挖掘是其中的關鍵環節。

2.2 功能

2.2.1 分類

數據挖掘技術可以將采樣數據作為訓練分析技術，針對分析對象屬性、特征建立相應的分類模型，明確數據庫中數據對象的共同之處，并根據分類標準，合理地劃分對象數據，常用的分類方式主要是決策樹方法、統計學方法。

2.2.2 關聯分析

關聯指的是在數據挖掘過程中，明確項目集合間的各項關系，關聯分析的目標是明確數據庫中的隱藏關聯網，一般需要引進相關參數，如可信度、相關性系數等，以此描述關聯性大小。

2.2.3 偏差分析

通常情況下，數據庫中會出現很多數據異常問題，而偏差分析能夠反映出數據變化偏離常規的異常問題，明確觀察結果、參照量之間的差異性。

2.2.4 預測

數據挖掘技術可以針對數據對象發展變化規律進行分析，建立相應的預測模型，準確計算、分析數據的未來變化情況，常用的預測方式是回歸分析、神經網絡等。

3 數據挖掘技術在輸變電工程造價管理中的應用

3.1 原始數據預處理

在輸變電工程造價管理過程中，管理人員需要充分利用數據挖掘技術，針對原始數據進行預處理，根據現有數據、研究目的，合理地選擇計算方法、計算模型。原始數據預處理工作是其中的關鍵，直接影響著后續分析方法的選擇、應用的合理性。因此，管理人員需要注重原始數據預處理工作，針對海量數據進行分類，明確其中的異常數據，確保數據挖掘工作的有效進行，以提高輸變電工程造價管理的整體效率。

3.2 提供充足的數據源

在輸變電工程造價管理過程中，數據挖掘對數據提出了多元化需求，研究目的的差異性，導致數據的真實性、完善性、干擾性、格式都有所不同。數據源直接影響著數據挖掘結果，數據源不夠龐大，數據挖掘結果具有一定的局限性，無法適用于所有研究中。因此，數據源具有多樣性特點，確保在數據挖掘過程中采集的各項數據滿足實際需求。

3.3 提高非結構化數據分析、處理能力

管理人員在開展輸變電工程造價控制工作中，需要引進先進的技術手段，將非結構化數據轉變成結構化數據，不斷拓展輸變電工程造價分析數據體量，深入挖掘輸變電工程造價的影響因素，相關管理人員必須予以重視，實現對數據挖掘技術的有效應用。

3.4 拓展數據分析方法

為了拓展數據分析方法，造價管理人員需要引進先進的技術，如人工神經網絡、數據挖掘技術、蒙特卡洛模擬等，強化造價分析平臺的預測、分析功能，進一步延伸平臺功能，獲取更多有價值的信息，實現造價分析平臺的充分應用，為后期決策、綜合預測工作的實施提供保障。

3.5 應用大數據成果

在大數據時代，造價分析平臺應用范圍在不斷擴大，智能手機得到了很大普及，這就需要將平臺、智能手機進行融合，為后續工作的有效進行提供支持，為輸變電工程決策工作提供信息支持，確保設計、施工的有序進行，實現人機交互、資源共享的預期目標。

4 數據挖掘技術在輸變電工程造價管理中應用的預測管理策略

現階段，在輸變電工程造價控制過程中，數據挖掘技術得到了有效應用，主要體現在造價預測管理工作中，通過開展造價數據準備、數據處理、數據分析管理工作，為后續工程項目建設提供了造價預測依據，確保造價評審工作的科學性。通常情況下，在輸變電工程造價預測管理過程中，數據挖掘技術的應用思路具體如下：第一，管理人員需要深入分析輸變電工程造價數據，挖掘造價水平變化規律，將造價數據作為研究對象，以時間序列分析明確數據變化的周期性、發展趨勢，并利用神經網絡預測技術、時間序列預測技術、回歸預測技術，建立相應的預測模型，針對造價水平的變化情況進行預測;第二，管理人員應根據關聯分析思想，針對造價影響因素進行分析，如市場因素、政策因素、經濟因素等，并針對分類結果進行合理劃分，可以從電壓等級、項目類型的差異性進行劃分，建立完善的情景預測數據庫，通過情景預測法評估擬建工程造價水平，還要結合已完工工程造價分析數據、情景變化情況，做好預測工作。

5 結語

綜上所述，在輸變電工程造價控制過程中，管理人員需要樹立現代化管理理念，引進先進的管理方法，進一步優化工程造價管理體系，加大對數據挖掘技術的應用力度，不斷提升輸變電工程造價管理水平。

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