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1、泓域咨询/高强瓦楞纸工程项目数据分析与挖掘高强瓦楞纸工程项目数据分析与挖掘一、 基本概念现代工程咨询是遵循独立、公正、科学的原则，综合运用多学科知识、工程实践经验、现代科学管理方法，在经济社会发展、生态建设与环境保护、资源开发与有效利用以及境内外各类投资建设项目决策与实施活动中，为投资者和政府部门提供阶段性或全过程咨询和管理的智力服务。现代工程咨询具有综合性、系统性和跨学科、多专业等特点。因此，现代工程咨询方法是融合工程、技术、经济、管理、财务和法律等专业知识和分析方法在工程咨询领域综合运用的方法体系。现代工程咨询服务范围包括：1，规划咨询：含国家、省（区、市）和县（区、市）（包括各类开发区、
2、产业园区、高新区等）经济社会发展总体规划、专项规划（包括产业发展规划、基础设施规划、生态环境保护规划等）和区域规划“三级三类”规划以及企业发展战略规划的编制；2，项目咨询：含项目投资机会研究、投融资策划（商业计划书），项目建议书（预可行性研究报告）、项目可行性研究报告、项目申请报告、资金申请报告的编制，市场研究、行业分析、厂址选择和方案技术经济比选等专题研究报告的编写，政府和社会资本合作（PPP）项目咨询等；3，评估咨询：各级政府部门、开发区、银行、投资机构和有关企事业单位委托的对规划、项目建议书、可行性研究报告、项目申请报告、资金申请报告、PPP项目实施方案、初步设计的评估，规划和项目中期评
3、估、后评价，项目概预决算审查，及其他履行投资管理职能所需的专业技术服务；4，全过程工程咨询：采用多种服务方式组合，为项目决策、实施和运营持续提供局部或整体解决方案以及管理服务。二、 项目背景分析近几年，我国瓦楞纸箱行业增速虽然放缓，但未来增长空间仍然巨大。当前我国的人均年瓦楞纸板消费量仅为40平方米，而美日等发达国家都达到了100平方米，消费量的提升空间十分巨大。国内消费市场经过21世纪初的高速增长期后目前增幅较为稳健，细分下游行业如快递物流行业随着网购市场的快速扩张，对瓦楞纸箱的需求将持续快速增长，此外人口老龄化、二胎政策、城镇化等都将催生一系列下游行业新需求，瓦楞纸箱产业的市场增长点依然不
4、少。瓦楞纸箱行业因为集中度低，本就与集中度较高的上下游企业议价时处于劣势，行业利润空间容易受到挤压。与此同时，瓦楞纸箱的上游行业即造纸行业容易受到进口废纸、国产废纸、宏观政策等因素影响，价格水平往往会出现较大波动，进而传导到瓦楞纸箱行业，如不能及时向下游终端客户转嫁成本压力或无法完全地转嫁来自上游的成本压力，利润空间将受到挤压。2016年底以来，受国际废纸、煤炭等大宗商品价格上涨影响，叠加环保压力下大量中小纸厂限产、关停，2016年底原纸价格较年初上涨超过50%，随后进入2017年短暂回落后又进入新一轮的疯涨。在上述产业链结构中，由于原材料中原纸成本占了纸箱可变成本的70%以上，原纸的价格是影
5、响瓦楞纸箱行业的平均利润率的主要因素，瓦楞纸箱行业与上游造纸行业的联系紧密。目前造纸行业虽然面临产能过剩的局面，但由于近年来环保核查的压力增大，大量不合格的中小造纸厂产能被淘汰，市场出清后行业集中度有所提高，根据报告显示，2016年中国纸和纸板生产量10,855万吨，其中，龙头企业玖龙纸业占比超过12%，前十大造纸企业产量占比超过39%。相对于集中度较低的瓦楞纸箱行业，集中度较高的上游造纸行业议价能力较强，且上游造纸企业主要采取成本加成的方式定价，来自进口废纸、煤炭等大宗商品的涨价压力容易转嫁给下游纸箱生产企业。下游行业覆盖面广，几乎所有的消费品制造业都需要包装企业作为供应链配套环节，传统经营
6、模式下瓦楞纸箱行业几乎不存在对某特定下游行业的依赖。但中高档瓦楞纸箱面向下游细分行业的龙头企业，家电、消费电子等行业集中度较高，龙头企业议价能力强。消费升级趋势下，这些龙头企业对配套的纸箱厂商的订单响应能力、纸箱性能和外观等提出了更高的要求，它们对包装一体化、包装智能化的需求也推动着纸箱行业部分企业先行做出改变，引领行业变革。当前，下游行业发展较为稳健。就具体市场而言，逐渐发生分化：食品饮料、烟酒等非耐用消费品的增长趋势与人口结构和消费升级相关，总体趋势是随着消费升级趋势告别高增长，增速放缓；家电、家具等行业主要与地产周期和城镇化水平相关，分化趋势明显，冰箱、洗衣机的消费量已连续3年接近零增长
7、，但空调、厨电等由于城镇化趋势有较大的增长空间；日化用品行业增速近年来虽有所放缓，但仍保持在10%以上；此外，电商平台的快速发展带动了大批消费需求，也因此引发了大量的微细瓦楞纸箱需求，前景可期。总体来说，伴随着经济平稳增长和居民消费能力提升，下游行业将平稳增长。三、 项目名称及建设性质（一）项目名称高强瓦楞纸工程项目（二）项目建设性质本项目属于扩建项目四、 项目承办单位（一）项目承办单位名称xx有限公司（二）项目联系人雷xx（三）项目建设单位概况公司依据公司法等法律法规、规范性文件及公司章程的有关规定，制定并由股东大会审议通过了董事会议事规则，董事会议事规则对董事会的职权、召集、提案、出席、议
8、事、表决、决议及会议记录等进行了规范。 公司秉承“以人为本、品质为本”的发展理念，倡导“诚信尊重”的企业情怀；坚持“品质营造未来，细节决定成败”为质量方针；以“真诚服务赢得市场，以优质品质谋求发展”的营销思路；以科学发展观纵观全局，争取实现行业领军、技术领先、产品领跑的发展目标。 经过多年的发展，公司拥有雄厚的技术实力，丰富的生产经营管理经验和可靠的产品质量保证体系，综合实力进一步增强。公司将继续提升供应链构建与管理、新技术新工艺新材料应用研发。集团成立至今，始终坚持以人为本、质量第一、自主创新、持续改进，以技术领先求发展的方针。公司以负责任的方式为消费者提供符合法律规定与标准要求的产品。在提
9、供产品的过程中，综合考虑其对消费者的影响，确保产品安全。积极与消费者沟通，向消费者公开产品安全风险评估结果，努力维护消费者合法权益。公司加大科技创新力度，持续推进产品升级，为行业提供先进适用的解决方案，为社会提供安全、可靠、优质的产品和服务。五、 项目实施的可行性（一）长期的技术积累为项目的实施奠定了坚实基础目前，公司已具备产品大批量生产的技术条件，并已获得了下游客户的普遍认可，为项目的实施奠定了坚实的基础。（二）国家政策支持国内产业的发展近年来，我国政府出台了一系列政策鼓励、规范产业发展。在国家政策的助推下，本产业已成为我国具有国际竞争优势的战略性新兴产业，伴随着提质增效等长效机制政策的引导
10、，本产业将进入持续健康发展的快车道，项目产品亦随之快速升级发展。六、 项目建设选址本期项目选址位于xxx，占地面积约54.00亩。项目拟定建设区域地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，非常适宜本期项目建设。七、 建筑物建设规模本期项目建筑面积58816.06，其中：主体工程35814.24，仓储工程12404.45，行政办公及生活服务设施5879.93，公共工程4717.44。八、 项目总投资及资金构成（一）项目总投资构成分析本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资22269.34万元，其中：建设投资17943.75万元，占项目
11、总投资的80.58%；建设期利息377.73万元，占项目总投资的1.70%；流动资金3947.86万元，占项目总投资的17.73%。（二）建设投资构成本期项目建设投资17943.75万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用14822.15万元，工程建设其他费用2637.27万元，预备费484.33万元。九、 资金筹措方案本期项目总投资22269.34万元，其中申请银行长期贷款7708.93万元，其余部分由企业自筹。十、 项目预期经济效益规划目标（一）经济效益目标值（正常经营年份）1、营业收入（SP）：45500.00万元。2、综合总成本费用（TC）：35913.80万元。3
12、、净利润（NP）：7021.17万元。（二）经济效益评价目标1、全部投资回收期（Pt）：5.62年。2、财务内部收益率：24.01%。3、财务净现值：7439.87万元。十一、 项目建设进度规划本期项目按照国家基本建设程序的有关法规和实施指南要求进行建设，本期项目建设期限规划24个月。十四、项目综合评价主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积36000.00约54.00亩1.1总建筑面积58816.06容积率1.631.2基底面积20160.00建筑系数56.00%1.3投资强度万元/亩310.542总投资万元22269.342.1建设投资万元17943.752.1.1工程费用万元14
13、822.152.1.2工程建设其他费用万元2637.272.1.3预备费万元484.332.2建设期利息万元377.732.3流动资金万元3947.863资金筹措万元22269.343.1自筹资金万元14560.413.2银行贷款万元7708.934营业收入万元45500.00正常运营年份5总成本费用万元35913.806利润总额万元9361.567净利润万元7021.178所得税万元2340.399增值税万元1871.9510税金及附加万元224.6411纳税总额万元4436.9812工业增加值万元15024.3313盈亏平衡点万元14941.74产值14回收期年5.62含建设期24个月15
14、财务内部收益率24.01%所得税后16财务净现值万元7439.87所得税后十二、 大数据系统和数据挖掘技术（一）数据挖掘概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力，或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量，且种类多、实时性强，蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案，及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番，面对前所未有的海量数据，为了从中发
15、现有用的信息必须进行数据挖掘。此外，计算机存储、处理大量数据，以及运算的能力大为增强，为数据挖掘创造了条件，使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于：（1）处理工作量。数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。（2）制约条件。数据分析是从某些假设出发，建立方程或模型，而数据挖掘不作假设，可以自动建立方程。（3）处理对象。数据分析往往是针对数字型数据，而数据挖掘对象类型繁多，例如图像、声音、文本等。（4）处理结果。数据分析可以解释结果的含义；数据挖掘的结果不易解释，着眼于预测未来，并提出决策建议。想要从数据中发现规律（即认知），往往需将数
16、据分析和数据挖掘结合起来。（二）数据挖掘步骤按挖掘对象，数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种，各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。（1）信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征，然后选择合适的收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，必须选择合适的数据仓库。（2）数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排，以便以后使用。（3）数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长，商业数据往往较多，数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示，规约后数量大减，
17、但仍能保持原数据的完整性，对规约数据的挖掘结果，与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。（4）数据清理。有些数据不完整（属性缺少属性值）、含噪声（属性值错误），不一致（同一信息有多种表示），需要清理，使其完整、正确、一致后存入数据仓库。（5）数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据，可将其分层和离散化。（6）数据挖掘。根据数据格式、属性与特点，选择合适的处理工具，例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络，取得有用的信息。（7）模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。（8）知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户，或作为新的知识存人知识库
18、，供其他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源，则可以省略数据集成。数据规约、数据清理、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。数据挖掘是一个反复多次的过程，若一次未满足要求或未得到有用结果，则需回到前面，经过调整后重新开始。2，网络挖掘网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网络信息挖掘。前者基本不在工程咨询人员关心之列。后者可理解为“从WWW中发现和分析有用的信息”。网络信息挖掘是在已知数据样本的基础上，通过归纳学习、机器学习、统计分析等发现挖掘对象间的内在关系与特性，进而在网络中提取用户感兴
19、趣的信息，获得更高层次的知识和规律。网络信息挖掘沿用了Robot，全文检索、人工智能的模式识别、神经网络等技术。现在的搜索引擎使用了这些技术，能够在网页或网站数据库中为用户搜寻有用信息。网络信息挖掘具体步骤如下：（1）确立目标样本。由用户选择目标文本，提取特征信息。（2）提取特征信息。根据目标样本的词频分布，从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算出相应的权值。（3）网络信息获取。先利用搜索引擎站点选择待采集站点，再利用Robot程序采集静态Web页面，最后获取被访问站点网络数据库中的动态信息，生成WWW资源索引库。（4）信息特征匹配。提取索引库中的源信息特征向量，并与目标样本的特征向量对照，
20、将符合要求的信息交给用户。十三、 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
21、；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。
22、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。