大数据分析对工程造价精准性的影响

大数据分析对工程造价精准性的影响

张凤花

（兰州新区水务管理投资集团有限公司  甘肃 兰州730300 ）

摘要：随着科技的不断发展和信息的日益丰富，大数据分析逐渐成为了各个领域的热门话题。在工程造价领域，应用大数据分析也被广泛探讨和应用。因此本文将探讨大数据分析对工程造价精准性的影响，并提出应用大数据分析提高工程造价精准性的有效方法。

关键词：大数据分析技术；工程造价；精准性；影响

前言：大数据分析对工程造价的精准性产生了积极的影响。它可以帮助工程造价人员收集和整理数据，进行深度分析和挖掘，并进行风险评估和控制。通过大数据分析，工程造价人员能够更加准确地预测和估算工程造价，提高工程项目的决策效果，从而推动整个工程建设行业的发展。因此，工程造价领域应积极推广和应用大数据分析技术，以提升工程造价的精准性和效率。

一、大数据分析技术

大数据分析技术可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的规律和趋势。通过对大数据的分析，可以揭示出产品销售的周期性、季节性和趋势性。这对于企业的库存管理、生产计划和供应链管理都具有重要的参考价值。大数据分析技术还可以帮助企业和组织提高效率和降低成本。通过数据分析，可以识别出生产过程中的瓶颈和效率低下的环节，从而进行改进和优化[1]。同时，通过预测和预测模型，企业可以更好地规划资源和分配人力，从而达到更好的效益。大数据分析技术需要专业的人才和技术支持。虽然大数据分析技术的发展已经取得了很大的进步，但在实际应用中，仍然需要专业人士来进行数据收集、整理、分析和解释。因此，企业和组织需要投入大量的人力和财力来建立和维护数据分析团队和系统。

二、大数据分析对工程造价精准性的影响

传统上，工程造价人员通常需要通过人工筛选方法从各种渠道中收集数据，这既费时又容易出错。而借助大数据分析技术，工程造价人员可以轻松地从各种数据库中提取所需数据，大大提高了数据的准确性和收集效率。大数据分析能够帮助工程造价人员对庞大的数据进行深度分析和挖掘。在工程造价过程中，需要考虑许多因素，如材料价格、人工费用、机械费用、市场需求等等。通过大数据分析，工程造价人员可以更加全面地了解各个因素之间的关系，并且可以发现其中的模式和规律。这使得他们能够更加准确地预测和估算工程造价，从而为工程项目的决策提供可靠的依据。大数据分析还能够帮助工程造价人员进行风险评估和控制。在工程项目中，往往存在着各种不确定因素和风险因素，如价格波动、政策调整等等。通过对大数据的分析，工程造价人员可以更好地识别和预测这些风险因素，从而采取相应的措施来进行风险管理和控制。这不仅能够降低工程项目的风险性，还能够提高工程项目的成功率和经济效益。

三、应用大数据分析提高工程造价精准性的有效方法

1. 数据采集与整理

数据采集与整理是应用大数据分析的第一步。为了有效地应用大数据分析，我们需要收集和整理与工程造价相关的各种数据。这些数据可以包括历史工程项目的造价数据、材料价格数据、人工成本数据等。为了获得这些数据，我们可以根据单位内部已完工结算的项目指标和信息，也可以通过采集公开的项目数据，也可通过现场观察和调研等方式获得相关数据[2]。这些数据的采集和整理工作需要专业的技术和方法，以确保数据的准确性和完整性。大数据分析可以帮助我们发现和分析数据之间的关联和规律。通过对工程造价相关数据进行大数据分析，我们可以揭示出不同因素之间的关系和影响。例如，我们可以通过分析历史工程项目的造价数据，找出造价与工程规模、材料价格、人工成本等因素之间的关联规律。这样的分析可以帮助造价工程师和单位决策者更好地了解不同因素对造价的影响程度，从而做出更准确的预测和决策。大数据分析还可以帮助我们建立预测模型。通过对历史数据和相关因素的分析，可以建立统计模型和机器学习模型，来预测未来工程项目的造价。这样的预测模型可以为工程师和决策者提供参考，帮助他们在项目规划和决策过程中更加准确地评估和控制造价。大数据分析还可以帮助我们进行成本管理和控制。通过对工程造价数据的实时监测和分析，可以及时发现和解决成本风险和问题。例如，在工程施工过程中，通过对材料价格和人工成本数据进行实时监测和分析，可以帮助工程师和决策者及时调整计划，降低成本，提高效益。

2. 特征工程

特征工程可以帮助挖掘出数据中隐藏的规律和趋势。通过对工程项目的规模进行分析，可以发现不同规模项目的造价规律是否存在差异，从而为工程造价提供准确的参考。地理位置信息可以帮助分析不同地区的工程造价水平，并根据地理因素对造价数据进行调整。工期数据则可以与项目的费用和进度进行关联分析，找出时间成本与造价之间的潜在关系。特征工程可以用于建立机器学习模型，进一步提高工程造价预测的准确性。通过提取出的特征变量，可以构建适用于工程造价预测的模型。例如，可以使用线性回归模型、支持向量机等算法，通过对特征变量和实际造价数据进行训练，建立一个准确的预测模型。这样，无论是在工程项目的初期还是中期，都可以通过输入相关特征变量来实时预测工程造价，从而更好地控制和管理项目成本。

3. 数据挖掘和建模

在数据挖掘和建模过程中，可以应用各种算法来提高分析的准确性和效率。回归分析是一种常用的统计方法，可以通过建立线性回归模型，来分析工程造价与各个因素之间的关系[3]，并根据已有的数据拟合出最佳的回归方程。决策树是一种基于树形结构的分类和预测方法，可以通过分支和节点的划分，将工程造价数据划分为不同的类别或预测出不同的结果。随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树的结果，提高了模型的准确性和稳定性。利用大数据分析技术进行工程造价预测和估算，可以帮助工程师和决策者更加准确地制定预算和计划。通过分析历史数据和影响因素，可以预测新工程项目的造价范围和变动趋势，为决策提供重要的参考依据。与传统的经验估算相比，利用大数据分析的方法可以将准确性提高到一个新的水平。要实现大数据分析在工程造价中的应用，仍然面临一些挑战和问题。首先，需要大量的数据来支持分析和建模过程。其次，需要专业的技术和人才来进行数据处理和算法应用。最后，需要灵活的分析工具和平台来支持大数据分析的需求。只有克服这些问题，才能真正发挥大数据分析在提高工程造价精准性的潜力。

4. 数据可视化

数据可视化可以通过图表的方式展示关键的数据洞察。工程项目的造价涉及到多个方面的数据，包括材料价格、人工成本、机械费用、设备租赁费用、政策规费等等。将这些数据通过图表的形式展示出来，可以更清晰地展示每个方面的具体金额及其所占比例。例如，可以通过柱状图展示不同项目的总造价，并比较各个项目的规模大小。可交互的仪表盘也是一种数据可视化的形式。通过设计一个能够动态展示数据的仪表盘，决策者可以根据需要自由调整各项指标，观察其对造价的影响。这样不仅可以快速获取关键数据，还可以通过不同参数的调整，模拟出不同方案下的造价情况，从而辅助决策者做出准确的决策。通过数据可视化，工程项目的造价情况可以一目了然，决策者可以更加直观地对不同项目的造价进行比较。这样不仅可以减少人为因素的干扰，还可以避免因为数据过于复杂而产生的误解和判断失误。同时，数据可视化还可以帮助决策者更好地理解数据背后的趋势和规律，进一步优化和调整项目方案，以实现更高的造价精准性。

结语：应用大数据分析可以通过数据采集与整理、特征工程、数据挖掘和建模、数据可视化以及持续改进和优化等方法来提高工程造价的精准性。这些方法可以帮助工程项目决策者更好地掌握和估计工程造价，减少风险和误差。

参考文献：

[1]刘凯.大数据分析对工程造价精确性的影响探析[J].时代金融,2020(08):59-60.

[2]杨灿.大数据分析对工程造价精确性的影响初探[J].佳木斯职业学院学报,2018(09):497.

[3]王骋.大数据分析对工程造价精确性的影响分析[J].智能城市,2018,4(11):10-11.