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1、泓域咨询/钛白粉R-706工程项目数据采集分析与知识管理钛白粉R-706工程项目数据采集分析与知识管理xxx有限公司一、 信息鉴别常用方法（一）溯源法对到手信息涉及的问题应追根溯源，及时核对。例如，尽量找到现场和掌握第一手资料的人；核对原始资料，并查对主要参考文献；按其中叙述的方法、步骤，重做实验或演算,以便从来源上找到鉴别依据。鉴别和筛选在手信息，判断是否完整、适用与可靠，是咨询人员的重要工作。工程咨询所需信息十分广泛，不可能也不必均由咨询人员鉴别。为了确保信息可靠，应尽可能选用权威机构发布或已鉴定、批准的信息。例如，地质储量选用储量委员会批准的储量报告；地震带的分布用国家地震局的数据；历史
2、数据用国家统计局的数据。一般来说，专业技术力量强的单位提供的信息较可靠。例如，国际金融组织的国际金融信息较可靠；来自从事钢铁、汽车行业研究的机构的钢铁、汽车业信息较可靠。（二）比较法有些信息受主客观条件限制难以溯源，对此，可用比较法，即比较不同人、不同时间和其他方面的材料；对于某一事实，说法、结论是否一致。如果一致，则基本可辨真伪。若否，就需进一步核查。（三）佐证法任何事物都与其他事物有一定联系，并相互制约。找到这些联系和制约因素，便可判断事物的真伪。一般说来，口头材料不如文字材料可靠，文字不如实物可靠。分析信息产生的过程也是寻求信息佐证的办法。1普查数据一般比抽查数据全面、准确。2监测数据，
3、长期比短期全面，监测范围大的数据比监测范围小的数据代表性强；勘探密度大的数据比勘探密度小的数据准确，科学实验和仿真模拟计算的数据比一般推理的数据准确。3核对来源不同，收集方法不同的数据。如卫星图片、航测数据可用地面实测数据验证；了解来的市场需求量与行业协会、主要企业、国家统计局的数据对比。4对比不同时期、不同来源的数据，并适当修正其间的差距。同一对象的数据，在不同国家、不同历史时期，由于范围不同，计算的标准和口径可能有所不同，造成数据之间有很大的差异。在对比这些数据时，必须查明统计口径，否则就会出错。5由专家集体辨别信息是否准确，是否可靠。对于来自不同渠道的信息，可能因角度不同、口径不一、方法
4、各异等而不一致，甚至矛盾。这时，可请专家集体讨论，弄清差异和矛盾的原因，去伪存真，取得一致意见。（四）逻辑法鉴别信息，逻辑判断必不可少。不经缜密的逻辑思考容易出错。有些基本差错，例如语言或文字的前后矛盾，夸大其词，有悖情理，以及某些虚构，禁不起逻辑的推敲。当然，逻辑合理并不总能证明事物为真，从虚假的前提出发，经过合理的逻辑推断得出的结果不会真实。因此，鉴别信息，既要充分利用经验、认识和判断力，也要借助其他手段。二、 信息的综合信息综合是信息工作的重要内容。采集来的信息经常是零散、无序，甚至残缺不全，无法直接使用。对于这样的信息，须进行分析、联系、推断、整理和组合，使之成为有用信息，然后确定其特
5、征，如精度、类型、长度、保密度、保留时间、用途等。信息综合有两种方式：一是对已有信息挖掘、延伸，引发创新需求的新信息，达到信息的“增值”，二是通过设计和试验创造新的信息。有价值的信息往往是反复推理分析和猜想后的结果，这个过程要求咨询工程师具备很强的分析、联想、综合与创造能力。三、 逻辑框架法中的逻辑关系（一）垂直逻辑关系目标各层次的主要区别是，项目宏观目标的实现往往由多个项目的具体目标所构成，而一个具体目标的取得往往需要该项目完成多项具体的投入和产出活动。这样，四个层次的要素就自下而上构成了三个相互连接的逻辑关系。第一级：如果保证一定的资源投入，并加以很好地管理，则预计有怎样的产出；第二级：如
6、果项目的产出活动能够顺利进行，并确保外部条件能够落实，则预计能取得怎样的具体目标；第三级：项目的具体目标对整个地区乃至整个国家更高层次宏观目标的贡献关联性。这种逻辑关系在LFA中称为“垂直逻辑”，可用来阐述各层次的目标内容及其上下层次间的因果关系。（二）水平逻辑关系垂直逻辑对项目目标层次的因果关系进行了分析，但这种分析不能满足对项目进行分析和评价的要求。水平逻辑分析的目的是通过主要验证指标和验证方法来衡量一个项目的资源和成果。与垂直逻辑中的每个层次目标对应，水平逻辑对各层次的结果加以具体说明，由验证指标、验证方法和重要的假定条件所构成，形成了LFA的4X4的逻辑框架。在项目的水平逻辑关系中，还
7、有一个重要的逻辑关系就是重要假设条件与不同目标层次之间的关系，主要内容是：一旦前提条件得到满足，项目活动便可以开始。一旦项目活动开展，所需的重要假设也得到了保证，便应取得相应的产出成果；一旦这些产出成果实现，同水平的重要假设得到保证，便可以实现项目的直接目标；一旦项目的直接目标得到实现，同水平的重要假设得到保证，项目的直接目标便可以为项目的宏观目标做出应有的贡献。对于一个理想的项目策划方案，以因果关系为核心，很容易推导出项目实施的必要条件和充分条件。项目不同目标层次间的因果关系可以推导出实现目标所需要的必要条件，这就是项目的内部逻辑关系。而充分条件则是各目标层次的外部条件，这是项目的外部逻辑。
8、把项目的层次目标（必要条件）和项目的外部制约（充分条件）结合起来，就可以得出清晰的项目概念和设计思路。总之，逻辑框架分析方法不仅仅是一个分析程序，更重要的是一种帮助思维的模式，通过明确的总体思维，把与项目运作相关的重要关系集中加以分析，以确定“谁”在为“谁”干“什么”？“什么时间”？“为什么”？以及“怎么干”。虽然编制逻辑框架是一件比较困难和费时的工作，但是对于项目决策者、管理者和评价者来讲，可以事先明细项目应该达到的具体目标和实现的宏观目标，以及可以用来鉴别其成果的手段，对项目的成功计划和实施具有很大的帮助。四、 工程咨询知识及其特点（一）工程咨询知识工程咨询需要多方面知识与技能。知识，有哲
9、学、工程学、经济学、社会学、管理学、财务会计、法律等方面的知识；技能，有专业知识、项目管理、公共关系、野外考察、外国语、信息处理等方面的技能。（二）工程咨询知识的特点1数量多，种类庞杂工程咨询行业涉及国民经济众多部门，专业门类多，大小不一，跨地区、跨国界。即便是行业工程咨询，也涉及多种专业。例如对校舍工程的咨询，就涉及国民经济、统计、消防、建筑、结构、给排水、暖通、电气、技术经济、法律等十多个专业。2隐性知识难以提炼隐性知识，特别是经验，在工程咨询中有重要作用。经验需要积累，且常难以提炼和恰当表达。正因为如此，长期积累的经验最容易随着这些经验的载体人离去而散失。3保密要求高咨询企业在咨询过程中
10、获得了客户大量信息，有些很敏感，客户不希望透漏给第三方。在本企业内部共享由此而获得的信息、经验与知识时，或将来为其他客户服务时，应确保不透漏给第三方。五、 工程咨询企业知识管理（一）知识管理及知识管理的组织1知识管理的概念日益激烈的竞争以及其他众多因素对工程咨询企业知识的数量与质量提出了更高的要求。从某种意义上说，知识管理是咨询企业最重要的能力。经常有人将知识管理与信息管理混为一谈。信息是知识的来源，但不一定成为知识。要想从信息中提炼知识，需要有意识地开展必要的活动，使信息经过大脑的处理、加工与提炼。知识管理，是建立一套制度，开展一系列活动，获取、记录、整合、存取、更新和创新知识，以适当的形式
11、为咨询企业所掌握，成为企业知识积累中的一部分，用来为客户、社会创造价值，不至随着企业活动的结束或停止或因当事人的离开而流失。知识管理可以延伸到人在知识方面的行为、企业管理制度与企业文化等方面。简而言之，知识管理就是对知识提炼、创造、共享和积累，以及应用等过程进行规划、实施和控制的活动。2，知识管理的必要性知识管理能够减少重复劳动，增强企业的记忆，丰富咨询企业的智慧。知识管理在全球迅猛发展的原因在于：（1）竞争。市场竞争日益激烈，创新速度加快。咨询企业必须不断获得新知识，利用知识为企业和社会创造价值。要走向世界，就必须掌握与世界交流，以及获取、创造与转换知识的能力。企业文化对企业学习能力影响极大
12、，必须摆脱封闭、保守、不思进取的陈旧文化，转变成学习型企业，才能在竞争中立于不败之地。（2）以客户为中心。企业要为客户创造价值。（3）员工流动。如果企业不能及时妥善地处理，就会丧失员工在本企业工作期间获得的知识。很多咨询企业，当某专业骨干离职后，在相当长一段时间内，无法正常开展该专业的业务，给企业和客户造成了损失。（4）不确定性。咨询企业内外不确定因素众多，市场竞争使咨询企业不能确保客户上门。当前的世界，新技术频出，更新加快，咨询企业不能确信自己为客户提出的技术方案一定成功。企业及其成员获取和使用知识的能力成为企业生存与发展的决定性因素，知识已成为企业获取竞争优势的基础与稀缺资产。3知识管理的
13、组织工程咨询企业必须建立知识管理需要的组织，明确必要的角色及其职责、权限和相互关系，并分派给适当人员。必须制订管理方针、目标以及实现这些目标所需要的规章制度。此外，还要设立必要的知识库、多渠道知识收集系统等。知识管理需要长期坚持并且努力使其成为企业文化的一部分。知识管理体系应当具备如下特征：（1）以人为本。知识管理要以人为本，咨询企业应充分发动每个部门、每一员工，贡献自己掌握的信息与知识，使之成为企业的知识与智慧。（2）以无形资产为主要对象。知识管理比以往任何管理形式都更重视知识资产。（3）无间断的循环。在企业存续期间，知识管理是一个不间断的“积累一创造一应用一再积累一再创造一再应用”的循环过
14、程（4）以提炼隐性知识为主。知识管理对象有显性和隐性知识，但以提炼隐性知识为重点，设法将隐性知识转换为易于企业内共享的知识。研究表明，大多数企业，有序、关系清楚，可供员工参考的信息与知识只占自身拥有总量的10%，其他90%存在员工个人大脑之中，且难于用语言、文字或图形清楚地表达出来供企业使用。一旦这些人流失，企业将蒙受巨大损失。（5）以创新为目标。知识管理以创新，以建立创造新知识平台为目标，创新和孕育新智慧是知识管理的标志。（6）建立学习型组织。便于知识管理的组织与叠床架屋的层级组织不同，只有中间层次简单的“扁平”、开放学习型组织，才有利于知识管理。知识管理必须利用先进的信息技术与工具。有些咨
15、询企业已按自身的发展战略及管理体制建立了独特的知识管理系统。与信息管理一样，知识管理也应具备安全管理功能，保护本企业掌握的知识不受损害。（二）知识管理原则与功能1知识管理原则（1）积累原则。知识积累是实施知识管理的基础（2）共享原则。咨询企业应使每一员工都能接触和使用公司的知识和信息。（3）交流原则。知识管理的核心是要在企业内部建立有利于交流的结构和文化，消除员工之间的交流的障碍。知识交流在上述原则中处于最高层次。2知识管理功能知识管理要获得成功，需要有完整的知识管理制度。该制度应具备的主要功能如下：（1）能够清楚地了解企业已有何种知识，还需要何种知识；（2）要能够及时将知识传递给真正需要的人
16、；（3）一定要使需要知识的人能够获取；不断生产新知识，并使整个企业的人能够使用；（4）确保进入企业的知识可靠、有生命力；（5）定期检查企业的知识是否仍然有效；（6）改造企业文化，建立激励机制，为知识管理创造便利条件。（三）内部交流与共享咨询企业内部的知识交流一方面可以让不同项目组之间交流咨询方法和经验，促进隐性知识的提炼；另一方面也便于彼此加深了解和信任，促进合作，促进知识的创新与共享。知识共享有多种方式，例如即时通信、培训与及时交流会等。知识共享将分散于各部门和各员工头脑中的知识汇集起来，将知识孤岛连成大陆，产生孤岛无法产生的价值。交流可以最大限度地使知识和经验得到融合和升华，也是使旧知识得
17、以发展、新知识得以产生的催化剂。咨询企业应当成为学习型组织，内部的知识交流是员工学习与组织学习的重要方式。咨询单位应当建立适当的激励制度，促进知识共享，在共享中充实。企业的知识管理规章和制度，应当全面鼓励各部门奉献自己的知识，与他人共享。只有这样，才有利于企业的知识积累。四）知识管理成效的评估咨询企业知识管理的好坏与成效，可从以下几个方面评估：1人力资源：培训费用、员工向心力与经验；2创新成果：研发费用、员工创新态度与比率、咨询业务的更新、知识产权；3客户态度：服务质量、合作时间、咨询次数、销售额等。六、 项目背景分析钛白粉，是一种重要的无机化工颜料，主要成分为二氧化钛。钛白粉的生产工艺有硫酸
18、法和氯化法两种工艺路线，硫酸法是将钛铁粉与浓硫酸进行酸解反应生产硫酸氧钛，经水解生成偏钛酸，再经煅烧、粉碎即得到钛白粉产品。氯化法是用含钛的原料，以氯化高钛渣、或人造金红石、或天然金红石等与氯气反应生成四氯化钛，经精馏提纯，然后再进行气相氧化。钛白粉被认为是世界上性能最好的一种白色颜料，广泛用于涂料、塑料、橡胶、油墨、纸张、化纤、陶瓷、日化、医药、食品等行业。钛白粉在橡胶行业中既作为着色剂，又具有补强、防老化、填充作用。在白色和彩色橡胶制品中加入钛白粉，在日光照射下，耐日晒，不开裂、不变色，伸展率大及耐酸碱。钛白粉在化妆品中应用也日趋广泛，起美容美白的功效。涂料是钛白粉的第一大应用领域，钛白粉
19、具有遮盖力高、着色力强等特点，部分涂料中钛白粉的含量高达25%。涂料中的墙面漆对钛白粉的需求最大，钛白粉的成本占比约为17%。2020年全国商品房销售面积为17.61亿平方米，同比增长2.6%，带动涂料、钛白粉需求增加。七、 数据统计分析数据分析重要的一类是对具有随机性质的数据进行分析，在多数情况下是用于预测。本段仅介绍统计分析。统计分析不仅是计算样本的数字特征（期望值、方差、相关系数、协方差、离散度、概率分布等），还应当建立适当的模型，进而做出预测。统计分析一般有如下工作或阶段。1选择数字特征。统计分析，就是利用若干数字特征全面认识数据的统计规律。选择数字特征是统计分析研究问题的准备阶段，是
20、统计过程的重要环节。数字特征应当：（1）能够客观地反映研究分析对象的性质、特点、内在联系和运动过程；（2）尽可能突出重点，反映分析对象的全貌；（3）应能反映分析对象的变化；（4）便于资料获取。2收集并整理数据。确定了需用的数字特征之后，就要收集并整理所需的数据。样本的容量与质量对统计结果影响极大。3计算数字特征。利用整理后的样本计算必要的数字特征。这项工作可以同下面的建模合在一起，利用适当的软件进行。4建立模型。计算出样本数字特征后，应选择适合样本模式的模型。统计分析可用的模型很多，都有各自的特点及适用条件。选择模型时，应全面考虑研究对象与目的、到手的数据与资料、统计方法等各自的特点，以及咨询
21、人员对方法的熟悉程度等。5检验模型误差。建模之后，可利用样本检验模型的误差，误差大小由样本与所选模型与方法所决定。根据经济学理论和研究对象的具体特点，分析和评价模型误差，以及模型和方法本身；若误差未达到要求，应改进模型与方法。6利用模型预测。预测是咨询结论和建议的基本依据之一，应成为咨询及决策人员的高质量信息。7评价统计与预测结果。对统计与预测结果进行评价的任务是对初步统计结果（如离散程度、影响、走势等）进行概括，并寻找它们之间的联系。评价过程一般有：形成初步概念；对现象定性；提出主要观点；阐述所提观点的理由；提出论据；得出结论。咨询工程师在进行评价时，要在大局高度上全面、长远地看问题，多方面
22、观察，不偏废任何一方；注意数据的衔接，当来源不同的数据矛盾时应弄清情况后再做取舍。八、 数据分析与挖掘概述（一）信息分析信息分析是根据咨询问题的具体需要，对与之有关的信息进行整理、鉴别、评价、分析和综合，以便取得咨询所需新信息的过程。信息分析有如下几种用途：1跟踪。所谓跟踪，就是及时了解各领域新动向、新发展，从而发现问题、提出问题。2比较。比较各种事物的内部矛盾之后，把握事物间的联系，认识事物的本质，从而提出问题、确定目标、拟定方案并作出选择。3预测。利用已掌握的信息、知识和手段，推断事物的未来或未知方面。4评价。进行评价时应选择合适的变量和评价指标，应当考虑评价对象之间的可比性。信息分析所用
23、方法，可分为定性和定量分析两种。定性方法主要靠逻辑推理；而定量方法涉及数据间的数量关系，要建立数学模型，计算、求解。如今，信息越来越复杂，定性与定量分析已无法单独奏效，只能越来越多地结合起来。（二）数据分析数据分析是信息分析的一部分，数据分析是对收集数据进行系统的分析，建立适当的模型，揭示数据中隐含的技术、经济、社会和其他关系，以及发展趋势，为有关的咨询活动提交的有用的数字、信息或建议。数据分析的对象可分为时间序列和截面数据。如企业历年的咨询收入、利润总额等就是时间序列。截面数据是在同一时间的数据，如企业同一年咨询业务数目、营业额、费用、收入、人工耗费等。两种数据都要注意样本容量大小。对于截面
24、数据，常用线性或非线性回归模型体现数据之间的各种关系。数据分析属定量分析，包括数据统计分析、时间数据分析、空间数据分析。（三）数据挖掘数据挖掘就是从数据中挖掘出隐含、先前未知、有潜在用途，最终可为人理解的关系、模式、趋势和其他有用信息，并建立模型，用于预测、判断或决策，帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策的过程。数据挖掘广泛应用于制造、金融、零售、保健、中医药及电信等行业的客户关系管理、风险防范、供应链管理、竞争优势分析、部门分析等领域。数据挖掘要用到统计分析、人工智能、数据库和神经网络等方面的知识，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等。数据挖掘需要用户参与，并非某种单一工具、技术或软件即可独自完成。另一方面，并非所有信息查询都可视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别记录，或用搜索引擎查找互联网特定的网页，属于信息检索，不能视为数据挖掘。当然，数据挖掘技术也有强大的信息检索能力。