子午胎公司数据采集分析(范文)
22页1、CMC.泓域咨询/数据采集分析子午胎公司数据采集分析xx(集团)有限公司目录第一章 宏观环境分析3第二章 数据采集分析与知识管理4一、 时间数据分析方法4二、 工程咨询企业知识管理7第三章 行业背景分析13第四章 项目简介16一、 项目名称及项目单位16二、 项目建设地点16三、 建设规模16四、 项目建设进度16五、 建设投资估算16六、 项目主要技术经济指标17第五章 公司简介19一、 基本信息19二、 公司简介19三、 公司主要财务数据20第一章 宏观环境分析坚持走绿色循环低碳发展之路,以转型升级和提质增效为核心,紧抓“创新驱动、优化布局,强化投资,循环经济,两化融合,主体培育,招商引资”七大重点任务,积极推进传统产业转型升级,发挥新兴产业引领作用,着力推进“中国制造2025”和“互联网”行动计划,构建生态文明引领、资源高效利用、产业相互融合的循环型的现代工业体系,大力推行新型工业化,塑造西宁生态型工业城市特色,全面实现小康社会的发展目标。第二章 数据采集分析与知识管理一、 时间数据分析方法(一)时间数据时间数据也称时间序列(Timeseries)或动态数据,是按时序排列的一组来
2、自同一现象的观察值。时间序列可按日、月、季度、年等收集,有些呈现很强的季节性,建模时应给予反映。气象、水文、生态环境、经济及社会活动都能观察到周期性时间序列。实际观测并记录的时间序列,实际上是随机过程的样本,即,在产生时间序列的实际过程的每一时点上,人们看到的只是该时点随机变量的样本,并不能观察到母体。时间序列可分为平稳和非平稳序列,还可以分成线性和非线性时间序列。(二)时间序列分析1概述时间序列分析是根据随机过程理论,研究时间序列的统计规律。时间序列分析广泛应用于信息压缩、利用卫星照片识别地球资源、石油勘探、经营管理、预测(气象、水文、地震、地下水位、农作物病虫灾害)、控制(环境污染、生态平衡)(天文学和海洋学)等方面。时间序列预测的基本依据是:(1)客观过程是连续的,有惯性,现在是过去的继续,过去的信息会传递到现在与未来,利用过去的数据或信息能推测未来。(2)偶然因素会影响到客观过程,使其行为与模式有随机性。预测要利用时间序列各时点随机量的相关关系。时间序列的趋势与波动称为“模式”,时间序列分析首要要识别其模式,然后用适当的曲线拟合。拟合模式的各种参数根据按“最优预测”原则估算出的
3、时间序列数字特征(期望值、方差、协方差、自相关函数)等确定。2.时间序列成分时间序列常含有4种成分:趋势、季节变动、规则波动和不规则波动。所谓趋势,是长期持续向上或持续向下的倾向。季节变动,是实际过程受气候、市场状况、节假日或风俗习惯等影响而呈现的周期性波动。规则波动,是周期不等的变动,呈涨落交替之状。波动的周期可能很长,但与趋势不同。不规则波动,是时间序列除去趋势、季节变动和周期波动之后的波动。不规则波动总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。时间序列经常是各种周期成分的叠加,例如地震或人工地震波的记录。这样的序列要做频域分析。频域分析确定时间序列各周期成分称为“谱”或“功率谱”的能量分布形态。频域分析又称谱分析。谱分析的重要内容就是通过序列的周期图()的极值点寻找各种分量的周期。3时间序列建模时间序列建模一般有如下几个步骤(1)取得时间序列样本。(2)将样本点画成图,进行相关分析。时间序列图形可显示出变化趋势和周期,并发现离群点和转折点。若离群点确实为观测值,建模时应加以考虑,若非,应加以调整。转折点指时间序列趋势突变的点。如果发现转折拐点,则在建模时须分段
4、用不同的模型拟合时间序列,例如用门限回归模型。(3)模式识别与拟合。时间序列模式众多。小样本可用趋势模型、季节模型加上随机误差拟合。对于样本容量(即观测值个数)大于50的平稳时间序列,可用ARMA(自回归移动平均)模型拟合。非平稳时间序列可经差分化为平稳时间序列,再用ARMA模型拟合。(4)预测未来。利用建成的模型预测时间序列未来值。4时间序列常用模型(1)ARMA模型(2)回归模型二、 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
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