梁煜釩 羅薇

摘? 要：近年來，中國網絡和信息技術得到了飛速的發(fā)展，我國步入了大數據發(fā)展的新時代，在工程管理方面也隨著數據挖掘的深入產生了不少變化。利用數據挖掘的技術促進工程項目管理的發(fā)展，已經成為了一個轉折點，一個關鍵點，一個突破口。以大數據挖掘為基點，正確的面對工程項目管理問題，對工程項目管理問題的解決提供有效的措施，從而使大數據挖掘成為工程項目發(fā)展的一把利劍，促使工程項目的發(fā)展推向一個新的歷史高度。

關鍵詞：大數據;數據挖掘;工程項目管理

中圖分類號：TU71 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2020）35-0185-02

Abstract： In recent years， China's network and information technology have developed rapidly. China has entered a new era of the development of big data， and many changes have taken place in project management with the deepening of data mining. The use of data mining technology to promote the development of engineering project management has become a turning point， a key point， a breakthrough. With big data excavation as the starting point， correctly facing the engineering project management problems provides effective measures to solve the engineering project management problems， so as to make big data excavation become a sharp sword for the development of engineering projects and promote the development of engineering projects to a new historical height.

Keywords： big data; data mining; engineering project management

隨著我國進入信息化時代，信息技術在各行各業(yè)中得到廣泛應用，這一過程中形成了海量且復雜數據，因而數據挖掘技術對于如何充分實現大數據的價值具有重要作用。當前我國工程項目管理領域的信息化水平尚處于起步階段，面對工程項目管理相關數據量的爆炸式增長，迫切需要利用數據挖掘技術提高對數據的管理能力，從而為項目決策者做出管理決策、管控項目風險提供技術支持和決策依據。

大數據技術在工程管理領域中的應用，可利用對大量數據信息的挖掘、整理與分析工作，為工程項目管理提供數據支撐，提高工程項目管理質量及管理水平，加快工程施工進度，降低工程成本，提高工程質量，保證工程項目施工建設單位的長遠發(fā)展。[1]

1 數據挖掘概述

大數據一般是指從大量的數據中，通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。大數據挖掘與計算機科學直接相關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。[2]

目前，數據挖掘技術應用于諸多領域，為各行各業(yè)所產生的龐大的數據進行高效的處理，使得這些“冷冰冰”的數據，能以一種更為直觀、更為便捷的方式展現在人們眼前。

2 工程項目管理信息化的發(fā)展趨勢

工程項目管理，是以工程項目為主要目標的一系列管理方法的總和的一個代表。如果想要實現工程管理的快速發(fā)展，就應該確定最主要的目標，并且掌握工程管理的各個環(huán)節(jié)，發(fā)揮大數據技術的優(yōu)勢以及大數據時代下為工程管理提供的便捷模式，從而促進工程管理達到一個新的發(fā)展高度，我們通過數據挖掘在工程管理的有效使用，能夠加快我國工程管理，各個環(huán)節(jié)乃至整個流程的步驟，從而使工程管理得到進一步的提升，同時也為工程管理以后的發(fā)展做好進一步的積淀，使得工程管理項目效益能夠逐步增加。

在過去傳統(tǒng)的工程項目管理中，常常存在著項目區(qū)域分布廣、項目類型較雜、項目領域涉及廣、項目規(guī)模及數量龐大等特點。這一過程往往會造成企業(yè)內部人力、物力資源的利用率低下、工作量大且辦事效率低，浪費大量的財力及人力資源。[3]現如今，企業(yè)對工程項目的管理更為準確，這是基于數據挖掘技術對工程施工過程中所產生的數據進行科學、合理的掌握，使得這些數據能夠“告訴”管理人員工程的具體情況，而管理人員也能夠通過這些數據對工程項目有一個具體的了解。工程項目管理信息化，是信息化時代下使用信息化手段對工程項目管理的一次新的變革。

3 數據挖掘技術對工程項目管理的優(yōu)化

由于社會條件以及我國經濟等各個方面的約束，要完成數據挖掘與工程項目的合理搭配，一定要在資源有限的情況下，做出最優(yōu)化的選擇，資源基礎是一個根本條件，在這個基礎上，能夠促進項目的快速完成，將數據挖掘技術與工程項目管理進行現有資源下的高效融合，從而實現高質量、高速度的項目工程。與此同時也可以盡量的降低成本，從而能完成預定的目標。

數據挖掘技術能對工程項目管理進行優(yōu)化處理。首先，將數據挖掘技術運用于工程管理中可以對工程實施過程中產生的數據進行最高效的整合，使得工程實施過程中產生的所有數據能夠更加直觀的展現在管理人員面前;其次，工程實施過程產生的數據是多元化的，運用數據挖掘技術可以更好的將這些不同類型的數據進行最有效的分類挖掘，并對這些數據進行分別存儲，實現工程數據的分類存儲;最后，管理人員根據這些工程數據對工程進行有效的把控，對工程實施過程具有更高的可控性。

4 數據挖掘技術在工程項目管理中的實施方法

工程項目管理是各種各樣的工程管理理念的逐漸融合，因此工程項目管理具有非常巨大的知識體系，對管理人員的能力方面和管理技術的應用方面提出極為高的要求。在工程管理目前的基礎上推出許多適應時代發(fā)展潮流的新技術新方法，可以幫助工程項目管理人員對施工項目進行更為有效的管理。

如何將大數據技術應用到工程管理中去，這是一個全新的目標。實現這一目標的主要應用方式有建立較為基礎的數據模型、建立奇異值模型、目標數據管理法和目標進度管理法。

4.1 建立基礎數據模型

基礎數據模型，它是指通過數據的分析，應用在工程項目中能夠反映出項目工程數據規(guī)律性的，框架性的模型。這種模型必須要以大量的數據作為它的基礎，而且還要以現代的技術作為支撐，通常能夠直觀清晰的展現項目管理的各個方面，包括它的一般性和特殊性。

在基礎數據建立方面，我們可以打個比方說，甲地進行了某路段的公路維修建設這個工程項目，它的管理包括資金，工期，安全材料等，但每個管理都是一大類，其中又涉及了許多很小的方面，比如工期可以分為不同的項目。這些不同的項目又可以通過細分化為不同類型的資金支出，但為了保證基礎數據模型的高效性以及實用性，必須要求以拓撲學原理對支出的各個細節(jié)以及形成羅列分析，不斷改善，然后再第二次應用拓撲學繼續(xù)求出分析過程，然后依次進行，直到形成較為緊密的蜘蛛網式的模式，然后將數據的結果帶入蛛網中，不斷地進行累積，疊加。然后通過分布式挖掘的方式從而獲取出基礎支出值，然后利用得到的數據，去指導有關資金的管理方面的工作。

4.2 建立奇異值模型

奇異值模型它是一個比較具有針對性的模型，其中主要分為兩類管理的目標，一類是缺乏參照物而產生的特殊項目，另一類是在常規(guī)項目中具有極值的項目。

在目前市場上的工程項目管理中，往往涉及到非常多的特殊的項目，比方說，北京市市政道路工程就非常特殊，它缺少能夠與之相匹配的項目管理的類型，如果應用常規(guī)的分析方法，在結果方面可能會有較大的差異，但是如果應用奇異值模型進行分析。這個項目就會成為一個較為典型的，并且具有針對性的大數據挖掘的方法，這個方法通過分揀和分析各個目標，然后把它看成一個個較小的普通的工程管理，最后再逐步分析，使之成為各類管理條目，最終再通過數據分析，擬定合理的計劃。在奇異值模型中應用數據挖掘的技術能夠通過大量且精細的計算把數據獲取到在每個細小的條目下，使得數據的管理都變得更加穩(wěn)定。通過收集數據對數據進行分析，得出結果，對這些極值進行合理的判斷。再通過合理的分析就能夠得出必要分支中的必要支出和非必要支出的信息，從而使極值計算變得更加規(guī)范、精準。

4.3 目標數據管理法

目標數據管理法，是在數據挖掘和工程管理技術結合下的一個合理的延伸，因為大數據通過分析產生的數據，往往不能夠直接使用于工程管理的項目中，它的目的就是為了通過合理的方式使得數據分析應用于工程管理，只是成為工程管理的主要手段。

這個方法突出通過大量且連續(xù)的數據獲取數據的普遍性規(guī)律，然后以數據的規(guī)律作為工程項目管理方法的指導，使得管理工作能夠有目標的進行，而且要保證管理的合理、高效、科學。

4.4 目標進度管理法

目標進度管理法，是數據挖掘技術在工程管理中的一個重要應用，這個方法是通過數據挖掘從而計算出科學有效的數據信息，然后進行合理的分析，從而將分析的結果與所有的工程管理項目進行對應，然后再確定每個分項目的進入計劃，以目標進度作為基礎對工程項目進行進度的擬定，從而開展管理的工作。

目標進度管理法下最常用的場景是對于工期的管理，比如工期的時間，資金的運用等等。目標進度管理法也可以用于一些比較抽象的條目的管理，如關于安全問題的控制，要求在實際的工作中把安全問題盡量控制在零誤差的水平，通過數據挖掘分析結果，從而避開一些風險，盡量實現零事故的現象。

5 結束語

隨著數據挖掘技術在工程管理中的不斷深入，不斷滲透，使之應用于工程管理中，然后根據對數據的收集，分析等方面的客觀優(yōu)勢，從而提高工程管理中應用的技術性，使工程管理能夠達到一個新的高度，促進工程管理進一步的提升，也使大數據達到了充分的應用。

參考文獻：

[1]齊譞博.大數據挖掘在工程項目管理中的應用[J].住宅與房地產，2018（36）：105.

[2]李云飛.大數據挖掘在工程項目管理中的應用分析[J].吉林工程技術師范學院學報，2018（9）：53-55.

[3]劉著.大數據挖掘在工程項目管理中的應用探究[J].工程技術研究，2019（19）：162-163.