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数据挖掘在项目管理中的运用

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摘要:

新兴的数据仓库、数据挖掘技术通过对大量事实、关系、趋势、模式、例外和异常的分析提炼,从巨大的信息仓库中揭示出内在的关系和模式,无疑为企业提高项目管理的水平提供了强有力的支持。本文罗列了数据挖掘在企业项目管理上的运用,来达到回顾和展望的作用。

关键词:

企业项目管理;数据挖掘

一、引言

伴随着我国经济的迅速发展,目前,我国企业每年的项目投资多达万亿元,涉及众多重要领域,其对于企业和社会的重要作用不言而喻。近年来,国外一些发达国家的企业项目效率和成功率呈现了大幅提高的趋势,但就国际上来讲,企业项目实施的整体情况仍旧不容乐观。有学者对美国企业项目实施的情况进行过调查,其调查结果显示如下:现象一,自2003年以来的企业项目约有百分之三十四取得了成功,相较于十年前提高了一倍多,其中另有百分之十五的项目结果是失败的,相较于十年前减少了约一半,剩下的百分之五十一的项目则受到挑战;现象二,项目浪费的金额占项目的支出总额近四分之一,其中损失的金额约为百分之七十,超支的金额约为百分之三十一。而在我国,随着各行各业的企业投资项目在数量上和金额上的与日俱增,项目失败和浪费的情况更是令人痛心。企业在长期的业务过程中,进行着大量的项目管理,积累了海量的数据,人们希望这些数据能够提供更深入的信息,以辅助项目中的决策,既而提高企业级别的决策正确性。而数据挖掘的目的正是通过对大量事实、关系、趋势、模式、例外和异常的分析提炼,从巨大的信息仓库中揭示出内在的关系和模式。目前成熟的数据挖掘算法有人工神经网络、关联规则挖掘、遗传算法、决策树、邻近搜索方法、分类、聚类等等。

二、数据挖掘在企业项目管理中的运用

本文按企业项目投资的类型进行划分,目前相关的研究主要集中在研究数据挖掘在工程项目、软件项目、市政工程项目、水电项目、科技计划项目等项目上的运用。

1.工程项目管理面对新时代、新技术的背景,科学管理对于工程项目管理也提出了新的要求。目前信息化、科技化已经成为一种趋势,而大量数据和信息是工程项目进行的根本。因此对于信息资源的处理技术成为了现阶段工程管理发展的重点。工程项目管理是一种以工程项目为对象的系统管理方法,通过对工程项目的全过程动态管理来实现整体目标。总的来说,现代工程项目管理具有相应的时代性要求以及其本身所具有的系统性要求和动态性要求。因此,大数据技术将大大提升工程项目管理各环节和整体的信息处理效率,大数据技术应当作为现代工程项目管理新的发展方向。工程项目管理需要对关键绩效指标进行确定,其目的与数据挖掘所起到的作用是一致的。运用数据挖掘来确定关键绩效指标的过程包括:第一步,对关键绩效指标体系进行确定,同时对各项关键绩效指标进行关联分析。第二步,在数据挖掘方法的帮助下,修正前一步中的候选指标,最终得到具有关联性的工程项目管理所对应的关键绩效指标。

2.软件项目管理伴随着互联网技术和计算机技术的发展,软件行业正进行着日新月异的发展。人们对软件有着越来越多的和越来越高的需要,因此,软件行业也面临着前所未有的挑战。目前,我国的软件行业的发展整体水平仍远远落后于发达国家,主流的操作系统和应用软件大多数人来源于国外。国内学者研究认为,我国软件行业的相对滞后,很大一部分原因来源于软件项目管理水平的滞后。因此,当前我们迫切需要为软件项目管理需找更好的途径,来促进我国软件项目管理水平的提升。软件项目的整个过程将穿插到企业的各个部门和管理流程中,并且涉及不同的人员和技术。因此,软件项目相对应的数据挖掘的步骤应当包括:首先,对项目所涉及的每个阶段、每个部门以及技术和人员几个方面的信息进行整合,并形成数据仓库。其次,运用数据挖掘技术对形成的数据仓库进行分析,挖掘出潜在的需要的有价值的数据信息,并获得其之间的内在联系,进行分类融合,形成模型、体系,达到知识高度共享。最后通过软件系统来实现。数据挖掘技术在软件工程管理中的具体应用主要过程包括:运用有效的分类、聚类以及统计分析和预测技术,从各种数据仓库中发现潜在的信息、内在联系等,形成反馈信息来指导软件项目对应阶段的行动,以达到提高开发效率的目的。

3.科技研究项目管理目前,伴随着我国科技整体水平的提高,对科技计划项目也提出了新的要求,将数据仓库技术和数据挖掘技术应用到科技计划项目中成为了一种新的趋势。把与科技计划项目绩效相关的各项因素进行收集、整合,并针对科技计划项目的特点,形成其特有的绩效指标体系。然后应用相应的数据挖掘技术对该体系中的各项指标进行精简,如主成分分析法。这是一种基于偏好系数的组合赋权法的绩效评价模型。

4.水电工程项目管理将数据挖掘技术运用到水电工程项目上,可以促进水电工程项目在招投标环节、评标环节更加科学合理。其具体方法可以是在确定实际项目的对管理和决策的需求的基础和前提下,第一,运用联机分析处理技术来建立第一个决策支持子系统,第二,运用数据挖掘相关技术建立第二个对应决策支持子系统,如神经网络算法、选择决策树算法等。二者共同来完成水电项目的招投标、评标的决策和评比预测。

5.市政工程项目管理现代化的信息管理模式和方法同样可以运用到市政工程项目的管理当中。如从市政工程项目的风险管理角度出发,可以形成其特有的风险管理信息系统,包括对该风险的分类、控制和评价等。市政工程项目的风险管理信息系统所涉及的学科包括工程和技术经济学,其中所运用到的具体方法是运用多目标决策法、概率分析法、VB.NET、SQLServer以及数据挖掘软件开发一个基于关系数据库的信息存储、发布、网络协作等多功能事务的处理平台,并结合数据挖掘!商务智能的数据分析功能开发一个概念风险管理信息系统模型。从而通过信息化和技术化的处理来预测和防范风险,使得市政工程项目更加规范化、效率化。

参考文献

[1]申利华.数据挖掘在建筑企业管理中的应用[J].山西建筑,2011,36(35):211-212

作者:周云逸 单位:湘潭大学

数据挖掘在项目管理中的运用责任编辑:杨雪    阅读:人次