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        大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力招標(biāo)采購(gòu)分析中的應(yīng)用

        2018-10-21 09:37:23周欣
        名城繪 2018年9期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)

        周欣

        摘要:隨著很多高新技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展,比如說(shuō)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)通信以及大數(shù)據(jù)等新興的信息化技術(shù)正在逐漸滲透到各行各業(yè)中。其中電力企業(yè)作為我國(guó)技術(shù)密集型與資產(chǎn)密集型的典型行業(yè)代表,數(shù)據(jù)量正在迅猛增長(zhǎng)。信息技術(shù)已經(jīng)在生產(chǎn)、基建、辦公、經(jīng)營(yíng)、管理等多個(gè)領(lǐng)域全方位覆蓋。

        關(guān)鍵詞:電力信息化;電力招標(biāo)采購(gòu);大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)分析

        1 大數(shù)據(jù)分析基本方法

        1.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) / 分析

        通過(guò)統(tǒng)計(jì)與分析實(shí)現(xiàn)滿足大多數(shù)的用戶需求,其中一些實(shí)時(shí)性要求較高的需求經(jīng)常采用 Oracle Exadata、EMC GreenPlum、以及基于 MySQL 的列式存儲(chǔ)Infobright 等工具方法。一些批處理操作或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求則可以使用 Hadoop 工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析,大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)在于涉及的數(shù)據(jù)量大,進(jìn)行計(jì)算分析時(shí)其對(duì)系統(tǒng)資源,尤其是 I/O 的并發(fā)要求非常高。本文使用的主要統(tǒng)計(jì)和分析地方法如下:(1)數(shù)據(jù) ETL:收集來(lái)自信息系統(tǒng)的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)為特定格式后導(dǎo)入分析平臺(tái)的存儲(chǔ)模塊。(2)分類統(tǒng)計(jì):用簡(jiǎn)單的歸納和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的方法整理歷史上的既有數(shù)據(jù)生成報(bào)表等內(nèi)容。(3)多維分析:維即分類統(tǒng)計(jì)的基本元素,一般為一條記錄中的一個(gè)字段,多維分析是指組合多個(gè)維,并對(duì)他們進(jìn)行分析操作,如縮放單位尺度,選取特定范圍等。

        1.2 數(shù)據(jù)挖掘

        與統(tǒng)計(jì)和分析最大的不同在于數(shù)據(jù)挖掘往往沒(méi)有預(yù)先設(shè)定好的內(nèi)容范圍,其主要突出現(xiàn)在數(shù)據(jù)層面上進(jìn)行的基于各種算法的計(jì)算和分析,從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的效果,并作為一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的憑證和基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘的典型算法:用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的 SVM 和用于分類的 Naive Bayes 等。數(shù)據(jù)挖掘的主要分析工具 :spark、Hadoop Mahout 等。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)在于挖掘的算法非常的復(fù)雜,且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量以及計(jì)算總量都非常多且復(fù)雜。數(shù)據(jù)挖掘目的在于:通過(guò)數(shù)據(jù)利用算法找出潛在的關(guān)聯(lián)性,預(yù)測(cè)一些將來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

        2 招標(biāo)采購(gòu)數(shù)據(jù)分析用例

        2.1 數(shù)據(jù)清洗和分類統(tǒng)計(jì)

        分類統(tǒng)計(jì)旨在解決招標(biāo)采購(gòu)數(shù)據(jù)的雜亂性,需要將其進(jìn)行清洗,清洗的主要工作在于字段格式和字段選項(xiàng)的統(tǒng)一,如將 10kv 電纜歸納為電力電纜,否則填報(bào)人員的不同用詞將會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)困難。對(duì)于使用自然語(yǔ)言描述的招標(biāo)內(nèi)容則需進(jìn)行分詞后提取有用的信息再進(jìn)行分類。分類統(tǒng)計(jì)需要建立多個(gè)維度綜合統(tǒng)計(jì),包括時(shí)間、物資類別、委托單位、中標(biāo)單位、金額等,作為報(bào)表數(shù)據(jù)的來(lái)源和后續(xù)分析的基礎(chǔ),整理后的維度越多,數(shù)據(jù)質(zhì)量越高,則分析結(jié)果越為準(zhǔn)確。如按年度分析各單位的委托金額,同時(shí)可以看到各年度的總金額如下:

        如將時(shí)間維度縮放到月,可以看到更細(xì)顆粒度的信息。

        2.2 關(guān)聯(lián)分析

        關(guān)聯(lián)分析旨在找到兩個(gè)或多個(gè)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)之間的聯(lián)系,通常以關(guān)聯(lián)度表示,正值表示兩者相關(guān)性更高,負(fù)值則反之,數(shù)值越大關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。經(jīng)過(guò)此類分析,我們能找到原本在業(yè)務(wù)上就有關(guān)聯(lián)的物資,如采購(gòu)電纜的同時(shí)往往需要一些周邊產(chǎn)品。還有一些關(guān)聯(lián)物資并不存在實(shí)際工作上的相關(guān)性,造成他們具有相關(guān)性的可能性是季節(jié),地域等其他方面的原因。委托公司可根據(jù)此項(xiàng)分析結(jié)果,在發(fā)布一類物資的招標(biāo)信息時(shí),可以同時(shí)考慮另一種相關(guān)性強(qiáng)的物資的采購(gòu),哪怕他們并不是真正有關(guān),從而可以提高工作效率。

        2.3 流程分析

        流程分析可以找到各招標(biāo)類別在各環(huán)節(jié)上的耗時(shí),如統(tǒng)計(jì)申報(bào),立項(xiàng),發(fā)標(biāo),開(kāi)標(biāo),中標(biāo),結(jié)項(xiàng)等環(huán)節(jié)在物資框架,專項(xiàng),超市化等招標(biāo)類型下的耗時(shí)。最后的結(jié)果存在較大的差異性,因此必須與實(shí)際工作結(jié)合分析,有可能能找到可以優(yōu)化的工作流程。

        2.4 項(xiàng)目?jī)?yōu)化

        此分析需要與招標(biāo)采購(gòu)信息系統(tǒng)實(shí)時(shí)合作,旨在找到可以合并的招標(biāo)項(xiàng)目,由于電力系統(tǒng)物資的特殊性,不可能有大范圍的廠家進(jìn)行生產(chǎn)投標(biāo),也不可能有大范圍的委托單位,往往同類物資的委托方,廠家也都相同 ,通過(guò)解讀分析數(shù)據(jù),可以避免重復(fù)發(fā)布,提高工作效率。合并的方法是設(shè)計(jì)一套合并權(quán)重,針對(duì)不同的合并目標(biāo)設(shè)置不同的數(shù)值,最后得出一個(gè)數(shù)值化的合并推薦度。項(xiàng)目合并有兩個(gè)主要方向,一個(gè)是合并委托方的招標(biāo)信息,此類合并的關(guān)鍵權(quán)重值有:委托方,物資類別,招標(biāo)時(shí)間。委托方得知自己發(fā)布了相近的委托后,可以根據(jù)實(shí)際情況決定是否可以將其合并為同一份委托。另一個(gè)是合并廠家的投標(biāo)信息,此類合并的關(guān)鍵權(quán)重值有:物資類別,招標(biāo)時(shí)間。廠家設(shè)置好自己的情況后,即可合并投遞類似的委托。這些推薦信息有可能可以幫助雙方更快更好地進(jìn)行合作。

        2.5 項(xiàng)目預(yù)測(cè)

        此分析針對(duì)特定物資進(jìn)行分析,繪制時(shí)間 - 金額的招投標(biāo)信息散點(diǎn)圖,隨后對(duì)此數(shù)據(jù)做線性回歸擬合,便可以預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間段可能的采購(gòu)數(shù)量,此類預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)量有一定的要求,建議針對(duì)電纜等長(zhǎng)時(shí)間采購(gòu)的常規(guī)物資進(jìn)行分析。

        3 應(yīng)用實(shí)效

        基于上述分析方法,電力招標(biāo)采購(gòu)信息分析系統(tǒng)可以讓用戶選擇所需的分析維度和分析層次,實(shí)時(shí)生成報(bào)告圖表,并提供小段文字解讀,供用戶參考使用。還提供了年度和月度報(bào)告。數(shù)據(jù)分析可以提高現(xiàn)有信息管理工作的專業(yè)化,精細(xì)化水平。

        基于大數(shù)據(jù)分析使我們能更好地管理電力招標(biāo)采購(gòu)中的各類信息,并且經(jīng)過(guò)一定的分析提煉出它的隱藏價(jià)值,本文較粗淺地給出了一些應(yīng)用實(shí)例,希望可以借以提高日常工作的效率。

        參考文獻(xiàn):

        [1]P Harrington.“Machine learning in action”[M].Greenwich:Manning Publications,2012.

        [2]王瑞雷,欒靜,潘曉花 , 盧修配 . 一種改進(jìn)的中文分詞正向最大匹配算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 ,2011(03).

        (作者單位:江蘇省設(shè)備成套有限公司)

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