数据挖掘可视化系统设计与实现 摘要：针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性的存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。 关键词：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 1引言 大数据时代，通过数据挖掘，可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 为此，本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 2.关键技术 (1)MapReduce离线计算框架 一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 (2)HBase分布式数据库 HBase是一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，他是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 (3)Mahout Mahout是Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等算法的实现。 (4)ECharts Echarts是百度团队对ZRender做了一次大规模重构的产物。他被定义为商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意纬度的堆积和多图表混合实现。 3.研究思路 数据挖掘可视化系统包括以下模块： (1)前台展示 通过对上传的数据集处理、挖掘、分析，将有价值的信息结果以图形化的形式展现给用户。 (2)数据集的存储 将要处理的数据集存储到HBase数据库中。HBase数据库能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能。 (3)后台数据处理 通过使用Mahout数据挖掘包，对挖掘算法进行相关参数的设定，对从数据库中提取的数据集进行挖掘，从而提取出有用的信息。 具体如图1所示：
Making a comprehensive plan from the target requirements and content, and carrying out activities to complete a certain item, are the guarantee of smooth implementation.项目管理整体工作计划正 式版
项目管理整体工作计划正式版 下载提示：此计划资料适用于对某个事项从目标要求、工作内容、方式方法及工作步骤等做出全面、 具体而又明确安排的计划类文书，目的为完成某事项而进行的活动而制定，是能否顺利和成功实施的 重要保障和依据。文档可以直接使用，也可根据实际需要修订后使用。 一、指导思想 认真贯彻落实新《安全生产法》，全面加强项目现场生产管理，进一步落实全员安全生产责任制，强化重大风险的监控措施，建立和完善应急救援和应急保障体系，结合部门安全生产实际，在部门所属各项目部积极推行本质安全管理理念。深化“全面、全员、全过程和全天候”的四全安全管理体制，坚决贯彻落实国家、大唐集团公司、省公司、 XXXX公司有关安全生产的法律、法规、标准、规程和制度。使安全工作做到“职责明确，警钟长鸣，
常抓不懈”，使安全生产的意识深入人心，确保公司和XX项目管理部20xx年度安全生产管理目标的顺利实现。 二、工作目标（一）加强部门安全生产的管理和指导工作，杜绝发生人身重伤和事故，严格控制轻伤和障碍。 （二）要求各项目部严格落实现场安全管理和保障措施，杜绝发生人身轻伤和障碍，严格控制未遂和异常。 （三）全面落实安全生产责任制全员管理和考核机制，杜绝发生个人未遂和异常，严格控制个人失误和差错。 （四）时刻关注海外项目所在国政治变化、社会骚乱、疫情传播等安全形势的发展变化情况，提前做好应对相应突发事
第二章计算流体力学的基本知识 流体流动现象大量存在于自然界及多种工程领域中，所有这些工程都受质量守恒、动量守恒和能量守恒等基本物理定律的支配。这章将首先介绍流体动力学的发展和流体力学中几个重要守恒定律及其数学表达式，最后介绍几种常用的商业软件。 2.1计算流体力学简介 2.1.1计算流体力学的发展 流体力学的基本方程组非常复杂，在考虑粘性作用时更是如此，如果不靠计算机，就只能对比较简单的情形或简化后的欧拉方程或N-S方程进行计算。20 世纪30～40 年代，对于复杂而又特别重要的流体力学问题，曾组织过人力用几个月甚至几年的时间做数值计算，比如圆锥做超声速飞行时周围的无粘流场就从1943 年一直算到1947 年。 数学的发展，计算机的不断进步，以及流体力学各种计算方法的发明，使许多原来无法用理论分析求解的复杂流体力学问题有了求得数值解的可能性，这又促进了流体力学计算方法的发展，并形成了"计算流体力学" 。 从20 世纪60 年代起，在飞行器和其他涉及流体运动的课题中，经常采用电子计算机做数值模拟，这可以和物理实验相辅相成。数值模拟和实验模拟相互配合，使科学技术的研究和工程设计的速度加快，并节省开支。数值计算方法最近发展很快，其重要性与日俱增。 自然界存在着大量复杂的流动现象，随着人类认识的深入，人们开始利用流动规律来改造自然界。最典型的例子是人类利用空气对运动中的机翼产生升力的机理发明了飞机。航空技术的发展强烈推动了流体力学的迅速发展。 流体运动的规律由一组控制方程描述。计算机没有发明前，流体力学家们在对方程经过大量简化后能够得到一些线形问题解读解。但实际的流动问题大都是复杂的强非线形问题，无法求得精确的解读解。计算机的出现以及计算技术的迅速发展使人们直接求解控制方程组的梦想逐步得到实现，从而催生了计算流体力
数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。
目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
数据挖掘研究的现状与发展趋势 郑继刚,王边疆 (保山学院数学系,云南保山678000) 影响其空间分布的因素之间的关系;预测型的模 型用来根据给定的一些属性预测某些属性,如分类模 型和回归模型等. 目前,主要在空间数据挖掘的体系结构和挖掘过 程做了大量研究,包括面向对象的空间数据库的数据 挖掘、模糊空间关联规则的挖掘、不确定性挖掘、聚类 挖掘、挖掘空间数据的偏离和演变规则、基于多专题 地图的挖掘、交叉概化、基于时空数据的概化、并行数 据挖掘、统计分析与数据挖掘的协同和遥感影像的挖 掘等,主要采用了基于统计学和概率论、集合论、机器 学习、仿生物学、地球信息学的研究方法. 4.2多媒体数据挖掘 多媒体数据,包括图形、图像、文本、文档、超文 本、声音、视频和音频数据等,数据类型复杂.随着信 息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富, 多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数 据库[8].这些数据大多是非结构化数据、异构数据, 特征向量通常是数十维甚至数百维,转化为结构数据 和降维成了多媒体数据挖掘的关键技术. 有研究者提出了多媒体数据挖掘的系统原型 ＭＤＭＰ,将多媒体数据的建模表示、存储和检索等多 媒体数据库技术与数据挖掘技术有机地结合在一起, 采用多媒体图像数据的相似性搜索、多维分析、关联 规则挖掘、分类与聚类分析等挖掘方法,广泛地应用 于医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测 等各种领域. 4.3时序数据挖掘 时序数据挖掘通过研究信息的时间特性,深入洞 悉事物进化的机制,揭示其内在规律(如波动的周期、 振幅、趋势的种类等),成为获得知识的有效途径.关 键问题是要是寻找一种合适的序列表示方式,基于点 距离和关键点是常用的算法,但都不能完整表示出序 列的动态属性.时序数据挖掘的主要技术有趋势分析 和相似搜索,在宏观的经济预测、市场营销、客流量分 析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格波动 等众多领域得到了应用.
( 工作计划 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 2020项目管理部年度工作计划 (新整理) The work plan has clear goals and specific steps to enhance work initiative, reduce blindness, and make work proceed in an orderly manner.
2020项目管理部年度工作计划(新整理) 项目部是指实施或参与项目管理工作，且有明确的职责、权限和相互关系的人员及设施的集合，该怎样做好计划。下面是有20xx 项目管理部年度工作计划，欢迎参阅。 20xx项目管理部年度工作计划范文1 (一)紧紧围绕“以项目建设为中心、项目管理和动态考评为基础”的管理理念，坚决把海外项目与国内项目一视同仁，同时纳入公司正常管理制度范围内，继续坚持质量、安全一起抓，确保新开工项目顺利进行，按计划继续做好在建项目的动态考核及分析。 (二)继续全面贯彻公司的管理制度和经营理念，发扬上半年工作中的优点、亮点，改进工作中的不足之处;加强基础性管理工作，谨防管理工作中的漏洞;认真参加公司、部门的各项检查工作和交流
学习，找出不足，加强学习不断提升部门的管理水平。 (三)做好部门月度工作计划及绩效考核并进行分解细化，继续做好公司20xx年度项目的综合考评。继续抓好安全生产标准化建设，下半年施工项目将逐步推行安全生产标准化管理，确保公司全年安全生产指标按计划实现。做好各项目部安全管理人员培训和指导工作;做好各项目部施工质量的抽查和评定工作。 (四)完善并推广项目管理制度，将公司制度与经营理念融合进部门的日常工作管理中，发挥指导和协调作用，以促进公司总体战略的顺利实现。对部门组织结构进行重新的调整设计，将质量安全部的职责揉进项目管理制度中，更好的协同工作。将各个项目部人员岗位职责分工好，目的是使各部门职能清晰，岗位职责明确。20xx 年下半年项目管理部工作计划 (五)按时完成公司领导交办的其他任务。 (六)新的计划及体会 随着公司规模的日益壮大，增强公司市场竞争力和业内影响力，最终实现公司全年经济指标是今年全公司工作的主要指导思想，因
第8章设计阶段的项目管理 学习目标： 1．掌握设计前的准备工作、项目管理规划的类型、组织和项目实施的合同结构。 2．掌握设计过程特点、设计阶段的项目管理类型、设计项目管理工作内容。 3．了解设计竞赛、设计协调的内涵、设计文件的分类与编码和设计文件管理。 4．掌握设计任务的委托方式及合同结构、设计合同的签订、设计阶段合同管理任务、设计合同索赔管理、设计阶段投资控制、进度控制、质量控 制、设计协调的方法和设计阶段信息管理任务， 重点难点： 1、设计阶段的项目管理类型 2、设计委托的合同结构 3、设计阶段的目标控制 4、设计文件的分类与编码 课程内容： 设计过程是项目实施阶段的重要环节，项目管理的“三控三管一协调”六大基本职能也贯穿于整个设计过程的始终，成为设计阶段的项目管理的核心任务。此外，设计过程自身的独特性，则决定了设计阶段的六大基本项目管理职能的特殊性。与实现其它阶段的项目管理职能不同，它们具有一套特殊的管理措施和方法。本章内容包括设计阶段的项目管理概述、设计任务的委托及设计合同的管理、设计阶段的目标控制、设计协调、设计阶段信息管理。 8.1设计阶段的项目管理概述 建设项目设计是集社会、经济、技术和管理为一体的复杂的特殊的系统性生产过程，它不单是设计单位的个体创造，而是业主、设计单位、政府主管部门和其它项目参与方共同参与和协作的成果。而设计阶段项目管理的核心并不是对设计单位工作进行监督，而是通过建立一套沟通、交流与协作的系统化管理制度，帮助业主和设计方去解决设计阶段中，设计单位与业主（建设单位）、政府有关建设主管部门、承包商以及其它项目参与方的组织、沟通和协作问题，实现建设项目建设的艺术、经济、技术和社会效益的平衡。 8.1.1 设计过程特点 要进行设计阶段的项目管理工作，先必须对设计过程的特点有所了解。与施工过程相比，设计过程具有三个方面的特点： 1)创造性 设计过程是一个创造过程，它是一个“无中生有”、从粗到细、从轮廓到清晰的过程。应当注意的是，在工程设计中，设计的原始构思就是一种创造，应最大限度地发挥建筑师的创造性思维。但是在整个设计过程中又并非所有的设计工作都是无中生有的，每个阶段的设计都应当是在上一阶段的设计成果及相关文件依据下而进行的，后阶段设计的重点应该是把设计的原始构思在优化的基础上进
数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。 所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。 以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。 首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。 基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。 或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。 据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。 国外如此，那中国呢？ 随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。 信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。 所以，请坚定勇敢地踏出迈向数据挖掘的那一步吧，然后扎实地学好所需的知识理论及实践技巧，最后所收获到的，或许比你所期待的还多。
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
2014 年工作总结和2015 年工作计划 一、 2014 年工作总结 1.2014年新开工程14 个，自施合同额总计万元，新开工程建筑面积总计万平米，个项目的印章申请工作均已完成，完成率100%，详见下表。 2.2014年新开的14个项目中除项目之外，其余个项目均与公司签订《项目目标责任书》，完成率 93%，但有部分项目签订时间超出限定时限。 3.新开项目的《项目策划书》及《项目实施计划书》编制完成情况见下表，《项目策划书》编制率 71%，《项目实施计划书》编制率93%，均未达到集团公司编制率100%的指标要求，详见下表。 4. 新开项目的风险抵押金执行情况见下表，2014 年风险抵押金总体缴纳情况较差，足额缴纳率仅为31%，远低于集团底线缴纳率100%要求。 5.2014年针对在施项目共开展 3 次综合检查，配合集团完成 1 次履约品质检查： （1）2014 年 4 月中旬开展项目复工检查，共计检查17 个项目，检查后已下达检查总结， 并组织了检查情况通报分析会； （2）2014 年 7 月下旬开展二季度履约检查，共计检查11 个项目（每个土建大项目部抽 检 1 个受检项目），检查后进行了排名公示，得分80 分以上项目 6 个（仅不朽巷项目得分85分以上，评级为优良），得分 80 分以下项目 5 个，并根据《在施项目季度履约履约考核办法》进行了奖罚。 （3） 2014 年 10 月下旬开展三季度履约检查，共计检查11 个项目（每个土建大项目部 抽检 1 个受检项目），检查后进行了排名公示，得分80 分以上项目仅有 3 个，得分70-80 分之间项目 5 个，得分70 分以下项目 3 个，总体结果较二季度检查有所下降。 （4） 2014 年 6 月底配合集团公司完成“工程履约品质检查”，区域公司共计受检项目 16个，其中绥中佳兆业项目位列所在检查组后五名，已被集团公司列为重点关注项目。 （5） 2014 年 8 月底区域公司年中会上，对二季度检查和集团履约品质检查进行了总结 分析。 6.2014年4月份开始，每月对各项目部的项目管理类报表完成情况进行公示，目前上报率已由初期的80%左右，提升至100%，但报表的真实性及项目对报表的重视程度依然不足， 导致无法根据报表对项目进度计划进行严格把控。 7.2014年完工收尾项目 4 个，完工面积52.5 万平米，详见下表。 8.2014年12月结合集团项管部工作安排，完成对所有在施的37 个项目部（含机电项目） 的客户满意度调查工作，其中调查结果为“很满意”项目16 个，占比43%，“满意”项目 20个，占比54%，“一般”项目 1 个，占比3%。 9. 结合原《项目工期监控管理指导意见》对8 个在施项目发出工期监控预警通知书并监 督其进行整改、纠偏，预警项目及整改措施落实情况详见下表。 10.结合集团公司所下发，对接集团公司项目管理与安全部相关负责人进行投诉事件的 销项工作。 2014 年度项目管理部共处理在施项目自身履约问题投诉事件 5 起，详见下表。 11. 结合《人员调配管理办法（修订）》文件要求，协调大项目部人员之间调配17 人，社会招聘人员20 人。同时，按照《项目后延期管理办法》（试行稿）文件要求，对铁岭星悦南 岸项目，沈阳文化艺术中心等项目的后延期及超出后延期人员做出合理调配。 12.项目管理部于印发，文件确定了临建设施标准化箱式房运行模式，推进步骤，标准 化综合服务中心已按标准制作出样品。 13. 截至 2014 年 12 月份，劳务分包资源库已储备结构劳务分包队伍资源109 支，其中二季度增补资源18 支，三季度增补资源19 支，增加率20%以上； 2014 年度共使用劳务分包队 伍 89 支，使用率达82%。
项目管理任务详细描述 一、设计准备阶段项目管理的任务 1、设计准备阶段的投资控制 1）在可行性研究的基础上，进行项目总投资目标的分析和论证2）编制项目总投资分解的初步规划 3）分析总投资目标实现的风险，编制投资风险管理的初步方案4）编写设计任务书中有关投资控制的内容 5）对设计方案提出投资评价建议 6）根据选定的设计方案审核项目总投资估算 7）编制设计阶段资金使用计划，并控制其执行 8）编制各种投资控制报表和报告 2、设计准备阶段的进度控制 1）分析和论证总进度目标 2）编制项目实施的总进度规划 3）分析总进度目标实现的风险，编制进度风险管理的初步方案4）审核设计进度计划，并控制其执行 5）编写设计任务书中有关进度控制的内容 6）编制各种进度控制报表和报告 3、设计准备阶段的质量控制 1）理解业主的要求，分析和论证项目的功能 2）协助业主确定项目的质量要求和标准
3）分析质量目标实现的风险，编制质量风险管理的初步方案4）编制项目的功能描述书及主要空间的房间手册 5）编制设计任务书 6）比较设计方案是否符合设计竞选文件的要求 7）编制设计竞选总结报告 4、设计准备阶段的合同管理 1）分析和论证项目实施的特点及环境，编制项目合同管理的初步规划 2）分析项目实施的风险，编制项目风险管理的初步方案 3）从合同管理的角度为设计文件的编制提出建议 4）根据设计竞选的结果提出委托设计的合同结构 5）协助业主起草设计合同，参与设计合同的谈判和签订工作6）从目标控制的角度分析设计合同的风险，制订设计合同管理方案 7）分析和编制索赔管理初步方案，以防范索赔事件的发生 5、设计准备阶段的信息管理 1）建立项目的信息编码体系及信息管理制度 2）收集、整理和分类归档各种项目管理信息 3）协助业主建立会议制度，管理各种会议记录 4）建立各种报表和报告制度，确保信息流畅通、及时和准确5）填写项目管理工作日志 6）每月向业主递交项目管理工作月报
销售部经理月工作计划范文 一：基层到管理的工作交接 在本项目做销售已有半年之久，积累了一定的客户群体，包括已成交客户和未成交的潜在客户，把已成交客户的售后工作及潜在客户的长期追踪服务，移交给一名替代自己的新员工手里，给予他锻炼的机会及稳定的客户资源链，已达到能够快速的上手接任自己的工作。 二：金牌销售员的认定及培养 对于新上岗的几位新同事，选出一名具有潜力值得培养成为优秀销售人员的新员工，并能够做出令公司满意的业绩，以替代自己。 望公司近两天多搞一些培训活动让新员工有充分展现自己的机会，我好观察出最具价值的人员出来，人员选定将在25号之前选出，望公司多给予支持。 新员工认定后将有为期20天的员工培训，3个阶段，每阶段7天，其中休息一天，时间为晚上2个小时，并在白天注意观察他的工作情况，已做好记录，待培训时做好，通过对于新员工的高要求使其快速提高，以达到公司的目的。 三：高效团队的建设 主管已不再像销售一样单单靠自己去完成公司指定的业绩，而涉及到方方面面，包括团队心态管理，制度管理，目标管理，现场管理等。自身总结出以下几点来做好团队管理工作： 1.营造积极进取团结向上的工作氛围主管不应该成为所有的苦，所有的累，我都独自承担的典型，主管越轻松，说明管理得越到位;奖罚分明公正，对每个人要*主要平等，充分调动每个成员的积极性。在生活中，项目主管需要多关心多
照顾同事，让大家都能感受到团队的温暖。 2.制定良好的规章制度项目主管虽然是规章制度的制定者或者监督者，但是更应该成为遵守规章制度的表率。如果项目主管自身都难以遵守，如何要求团队成员做到? 3.建立明确共同的目标项目主管要给员工规划出一个好的发展远景和个人的发展，并使之与项目目标相协调。 四：落实自身岗位职责 1.应把公司的利益放在第一位，以公司最大效益为目标，对公司应具有绝对忠诚度。 2.协助销售经理共同进行项目的管理工作，服从上级的安排，竭尽全力做好每一项工作。 3.主持售楼部日常工作，主持每日工作晨会，沟通上下级及售楼部与其他部门的关系。 4.创造良好的工作环境，充分调动每一位员工的积极性，并保持团结协作、优质高效的工作气氛。 5.及时传达公司下达的政策，并不断的考核。 6.负责落实楼款的回收工作，督促销售人员的贷款流程的正常进行。 7.做好每日的来电、来访登记及审查工作，负责销控表的销控核对，统计每日定房量，填报各项统计表格，以保证销售的准确性。
3、做好前后衔接工作，了解工程实际成本 投资控制的决策阶段、设计阶段、实施阶段是互相联系和影响的，做为工程设计人员，应了解施工现场和施工工艺，了解工程结算，了解实际发生的工程成本，做好事后分析，以验证投资准确性，形成投资控制的良好循环和反馈。 （二）进度控制 在项目设计人员编制项目总进度计划时，首先，设计单位的相关设计人员应按实际工程要求的设计进度，按时完成施工图文件的设计任务，达到相应的设计深度，符合国家有关规范、标准及强制性条文要求。在设计阶段，如果设计单位没能提出高质量的设计任务书，则会给工程项目的进度控制带来困难。设计单位应控制它的执行，避免发生因为推迟进度导致的施工单位要求索赔的事件。另外，需要提出的详细的设计进度计划，看是否符合实际，或存在不合理的地方。 （三）质量控制 对于设计中的质量控制，是从设计阶段抓质量的具体体现。在设计阶段，对质量进行审查，可以适当程度降低因有质量问题而返工的情况的发生率，降低不必要的损失，减少因设计变更而产生的相应费用。核查图纸，技术说明和计算说明，看看是否符合国家的相关规范和建设单位的功能的使用要求。审核有关水、电、气等系统设计有关市政工程规范、地块市政条件，确保获得有关部门审查通过。设计单位要协助业主确定项目的质量要求，确定施工的可行性，并核查结构设计的可靠性，是否符合相关的设计规范和技术标准要求。对项目所采用的主要材料和设备充分了解其用途，作出市场调查分析；对材料和设备的选用提出咨询报告，在满足功能要求的条件下，尽可能降低工程成本。对质量进行控制具体体现在以下几个方面。 1、提高设计质量 设计质量的优劣与施工质量的好坏是息息相关的。在市政工程上,出问题的结构物大部分是道路面层,如果施工没有问题,那么设计就会存在不合理的地方。由于种种原因,设计标准受限,往往是就低不就高,许多新技术新标准不能采用。施工单位是按图施工。所以,在设计时就应充分考虑各方面因素可能造成的影响。 2、施工方法的控制 施工方案正确与否,是直接影响工程项目的质量控制、进度控制、投资控制三大目标能否实现的关键。往往由于施工方案考虑不周而影响质量。为此,制订施工方案时,必须结合工程实际,从技术、工艺、组织管理、经济、操作等方面进行综合考虑、全面分析,力求方案技术可行、工艺先进、经济合理、操作方便、措施得力,这有利于加快进度、提高质量、降低成本。 3、环境因素的控制
数据挖掘在中国的现状和发展研究 导读：本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础，对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展，并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。 关键字：数据挖掘 0 引言 近年来，随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高，数据量与日俱增，传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心，数据挖掘技术应运而生。 中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究，并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩，但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计，对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究，通过分析有关论文的发表，对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。 1 数据挖掘的应用与研究发展 数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。数据挖掘是一门新兴的边缘学科，近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代有了突飞猛进的发展。2001年，Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首，并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，其中第3项就是数据挖掘。 数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域，其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，能够帮助天文学家发现遥远的类星体，是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一；生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式，对客户进行了分析；对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司
数据挖掘技术的研究现状及发展方向 摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。 关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。 数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。 数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象； 预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等； 转换：消减数据维数或降维； 数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法； 解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2： 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
三美公司管理制度 ★ 月度工作计划管理办法 ZH.001.1 -2010 2010年10月14日发布 三美公司 1.目的 为确保公司经营总体目标得以实现，进一步规范各部门月度工作计划的管理，提高工作计划的实效性和严肃性，提高各部门的工作效率和管理水平，特制定本办法。 2.适用范围 本办法适用于各部门月度工作计划的提报、编制、实施与考核。 3.术语 工作计划是指综合管理部以公司名义下发的月度工作计划，一般包含以下几个方面： 3.1重大项目：对公司生产经营、管理水平的提升有较大影响的非日常、非重复性、非例行性工作项目；公司领导下达的指令性计划项目。 3.2重要项目：各部门当前重要工作项目和年度部门目标责任项目。 3.3一般项目：涉及其他部门，需协调共同解决的工作项目；为解决生产经营工作中的主要问题和矛盾，由各部门向综合管理部提出的需要其他部门帮助解决的需求类工作项目；合理化建议实施项目。
4.职责 4.1综合管理部是公司月度工作计划的归口管理部门，负责公司月度工作计划的编制下达及计划完成情况的检查、考核、评审。 4.2各部门负责本部门月度工作计划项目的提报、计划的执行及所提报需求计划完成情况的认证，并负责向综合管理部反馈计划完成情况。 5.管理内容 5.1公司月度工作计划的提报、编制及下达。 5.1.1各部门指定专人（名单报综合管理部）负责本部门月度工作计划的提报工作。 5.1.2各部门提报月度工作计划时，应重点围绕质量、成本、生产效率、基础管理提升等方面提出项目内容，说明具体的实施方案、完成标准、完成时间责任单位及责任人，具体按工作计划提报表填写（附件一），经部门负责人审批后于每月28日前报综合管理部。 5.1.3综合管理部根据各部门提报的工作计划项目和征集的计划项目，编制公司月度工作计划，经各部门负责人会签并对各部门下达工作重点和指令性工作任务后，报分管副总经理批准后于每月30日前下发公司各部门执行。 5.1.4各部门根据公司月度工作计划编制部门工作计划并组织实施。 5.2月度工作计划的实施 5.2.1属责任单位独立完成的工作计划，由责任单位负责按照计划进度要求按期完成。 5.2.2需两个或以上单位协调共同完成的工作计划，由责任单位牵头，协调配合单位及有关单位，按计划进度按期完成。 5.3月度工作计划的调整（延期、更改、取消） 5.3.1公司月度工作计划因客观原因或条件发生变化而不能按期完成的，责任单位应在计划到期前3日内填写工作计划调整申请单（附件二），注明调整原因等，经部门负责人、分管副总批准后送综合管理部，综合管理部按调整后内容继续跟踪考核。
模块一：信息、数据及通信的基本概念 考点1：信息、数据的基本概念 1、数据：所有能够被计算机接受和处理的符号的集合都称为数据 2、信息：有意义的数据的内容。指数据经过加工处理后得到的有价值的知识。 3、信息的基本特征：载体依附性、人地性、时效性、共享性、传递性、客观性、可处理性、真伪性 考点2：通信的基本概念 1、信号是数据在传输过程中的具体物理表示形式。 2、信号分为模拟信号（连续信号）和数字信号，数据信号相对模拟信号，抗干扰强，可靠性高。 3、调制解调器可完成数字信息与模拟信号之间的转换。其中，调制是将数据信号转换为模拟信号；解调是将模拟信号转换为数字信号。 4、通信系统三个基本要素：信源、信道、信宿 考点3：计算机的发展、类型及其应用领域。 1、第一台计算机：ENIAC，美国，1946年宾夕法尼亚大学 2、计算机的发展过程 3、计算机主要特点：运算速度快、精确度高、具有记忆和逻辑判断能力 4、计算机的主要应用 1)科学计算：例如：气象预报、海湾战争中伊拉克导弹的监测 2)数据/信息处理：例如：高考招生中考生录取与统计工作，铁路、飞机客票的预定系统，银行系统 的业务管理 3)计算机控制 4)计算机辅助系统：例如：用CAI演示化学反应 5)人工智能：例如：代替人类到危险的环境中去工作 6)办公自动化系统中的应用：例如：Internet发email 常用缩写： CBE:计算机辅助教育 CAI:计算机辅助教学 CMI:计算机管理教学 CAD:计算机辅助设计 CAT:计算机辅助翻译 CAM:计算机辅助制造 CAE:计算机辅助工程 5、计算机的分类： 1）根据规模大小分类：巨型机、大型通用机、微型机、工作站、服务器 2）根据用途分类：通用计算机、专用计算机 3）根据计算机处理数据的类型：模拟计算机、数字计算机、数字与模拟计算机 6、计算机科学研究与应用 人工智能：研究如何让计算机来完成过去只有人才能做的智能的工作。 网格计算：专门针对复杂科学计算的新型计算模式。 中间件技术：是介于应用软件和操作系统之间的系统软件。 云计算：是分布式计算、网格计算、并行计算、网络存储及虚拟化计算机和网络技术发展融合的产物，