CN111882289A - 一种项目数据审核指标区间测算的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种项目数据审核指标区间测算的装置和方法，涉及电网技术改造技术领域；装置包括获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块，获取特征模块，用于获取审核指标的特征属性；计算审核区间模块，用于测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；判定模块，用于判定标准审核区间是或否合理；方法包括获取基础数据、清洗数据、获取特征、计算审核区间、判定和确定标准审核区间的步骤等；其通过获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块等，实现了测算审核区间准确率高。
Description
技术领域
本发明涉及电网技术改造技术领域，尤其涉及一种项目数据审核指标区间测算的装置和方法。
背景技术
在电网技改项目建设管理过程中，造价控制是其中的重要环节，直接影响项目和企业的经济效益和社会效益，为不断提高企业的工程造价管控水平，每年电网要常态化的开展技改项目造价分析工作。
然而开展造价分析工作需要填报大量的项目数据，填报过程中容易出现错填、漏填等情况，为保证造价分析工作的正常进行，工作人员往往需要花费大量的时间对各项目单位填报的数据进行检验，数据检验的准确性和合理性很大程度上依赖于数据区间值设定的合理性，而人工测算审核区间的准确率不足。
现有技术问题及思考：
如何解决人工测算审核区间准确率不足的技术问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种项目数据审核指标区间测算的装置和方法，其通过获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块等，实现了测算审核区间准确率高。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种项目数据审核指标区间测算的装置包括获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块，获取基础数据模块，用于获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据；清洗数据模块，用于选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗；获取特征模块，用于获取审核指标的特征属性；计算审核区间模块，用于测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；判定模块，用于判定标准审核区间是或否合理；确定标准审核区间模块，用于依据判定结果，形成标准审核区间列表。
进一步的技术方案在于：清洗数据模块，还用于对基础数据进行数据清洗基于判定和离散度分析；判定包括剔除基础数据中的异常工程数据；离散度分析包括计算单体工程类型的单位容量造价及分项费用占比，以及基于格拉布斯准则剔除基础数据中的异常值。
进一步的技术方案在于：获取特征模块，还用于基于信息增益提取并获得审核指标的特征属性；基于信息增益提取包括获取基础数据中的项目特征属性，基于信息熵计算并获取特征属性的信息增益排序，基于设定的工程经验阀值，剔除小于阀值的特征属性，以及获取审核指标的最有效的特征属性。
进一步的技术方案在于：计算审核区间模块，还用于基于朴素贝叶斯基本模型测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间包括获取数据清洗后的基础数据，获取基于信息增益提取到的特征属性，将基础数据和特征属性代入朴素贝叶斯基本模型，以及获取审核指标的标准审核区间。
进一步的技术方案在于：确定标准审核区间模块，还用于若判定标准审核区间合理，则得到标准审核区间作为最终的标准审核区间；若判定标准审核区间不合理，则调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
一种项目数据审核指标区间测算的方法包括以下步骤：
获取基础数据，获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据；
清洗数据，选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗；
获取特征，获取审核指标的特征属性；
计算审核区间，测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；
判定，判定标准审核区间是或否合理；
确定标准审核区间，依据判定结果，形成标准审核区间列表。
进一步的技术方案在于：在清洗数据的步骤中，对基础数据进行数据清洗基于判定和离散度分析；判定包括剔除基础数据中的异常工程数据；离散度分析包括计算单体工程类型的单位容量造价及分项费用占比，基于格拉布斯准则剔除基础数据中的异常值。
进一步的技术方案在于：在获取特征的步骤中，基于信息增益提取并获得审核指标的特征属性；基于信息增益提取包括如下步骤，获取基础数据中的项目特征属性；基于信息熵计算并获取特征属性的信息增益排序；基于设定的工程经验阀值，剔除小于阀值的特征属性；获取审核指标的最有效的特征属性。
进一步的技术方案在于：在计算审核区间的步骤中，基于朴素贝叶斯基本模型测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间包括如下步骤，获取数据清洗后的基础数据；获取基于信息增益提取到的特征属性；将基础数据和特征属性代入朴素贝叶斯基本模型，获取审核指标的标准审核区间。
进一步的技术方案在于：在确定标准审核区间的步骤中，若判定标准审核区间合理，则得到标准审核区间作为最终的标准审核区间；若判定标准审核区间不合理，则调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
一种项目数据审核指标区间测算的装置包括获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块，获取基础数据模块，用于获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据；清洗数据模块，用于选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗；获取特征模块，用于获取审核指标的特征属性；计算审核区间模块，用于测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；判定模块，用于判定标准审核区间是或否合理；确定标准审核区间模块，用于依据判定结果，形成标准审核区间列表。其通过获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块等，实现了测算审核区间准确率高。
一种项目数据审核指标区间测算的方法包括以下步骤：获取基础数据，获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据；清洗数据，选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗；获取特征，获取审核指标的特征属性；计算审核区间，测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；判定，判定标准审核区间是或否合理；确定标准审核区间，依据判定结果，形成标准审核区间列表。其通过获取基础数据、清洗数据、获取特征、计算审核区间、判定和确定标准审核区间的步骤等，实现了测算审核区间准确率高。
详见具体实施方式部分描述。
附图说明
图1是本发明实施例1的原理框图；
图2是本发明实施例2的流程图；
图3是本发明实施例2中朴素贝叶斯算法的流程图；
图4是本发明实施例2中朴素贝叶斯分类器测算结果的屏幕截图；
图5是本发明实施例3的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是本申请还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1：
如图1所示，本发明公开了一种项目数据审核指标区间测算的装置包括获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块。
获取基础数据模块，用于获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据。
清洗数据模块，用于选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗；对基础数据进行数据清洗基于判定和离散度分析；判定包括剔除基础数据中的异常工程数据；离散度分析包括计算单体工程类型的单位容量造价及分项费用占比，以及基于格拉布斯准则剔除基础数据中的异常值。
获取特征模块，用于获取审核指标的特征属性；基于信息增益提取并获得审核指标的特征属性；基于信息增益提取包括获取基础数据中的项目特征属性，基于信息熵计算并获取特征属性的信息增益排序，基于设定的工程经验阀值，剔除小于阀值的特征属性，以及获取审核指标的最有效的特征属性。
计算审核区间模块，用于测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；基于朴素贝叶斯基本模型测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间包括获取数据清洗后的基础数据，获取基于信息增益提取到的特征属性，将基础数据和特征属性代入朴素贝叶斯基本模型，以及获取审核指标的标准审核区间。
判定模块，用于判定标准审核区间是或否合理。
确定标准审核区间模块，用于依据判定结果，形成标准审核区间列表；若判定标准审核区间合理，则得到标准审核区间作为最终的标准审核区间；若判定标准审核区间不合理，则调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
实施例1的技术方案说明：
如图1所示，包括：
获取基础数据模块，用于获取历年生产技改造价分析数据，作为测算的基础数据。
清洗数据模块，用于选定待测算的单体工程类型，基于特定数据算法对所述基础数据进行数据清洗。
获取特征模块，用于基于特定数据算法，获取所述审核指标的特征属性。
计算审核区间模块，用于基于特定数学算法，测算所述单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间。
判定模块，用于专家判定所述标准审核区间是否合理。
确定标准审核区间模块，用于依据所述专家判定结果，形成最终标准审核区间列表。
采用上述方案后，电网公司总结多年的数据校验经验，利用了大数据分析方法，提出了以历年技改工程数据为基础，深入挖掘各项数据指标规律信息，对数据审核的区间范围进行测算，有效降低人工测算审核区间的成本，提高造价分析数据审核效率与正确率，提高了工作人员的工作效率：根据历年生产技改造价分析基础数据，测算影响审核指标的特征属性及审核指标的审核区间，相对以往人工测算能够大幅提升工作效率提高了工作人员的工作效率。提升数据审核区间的可靠性：基于算法可以更准确有效的获得标准审核区间，不存在疏忽、错漏的情况，相对以往的人工测算可保证区间的准确性。
实施例2：
如图2所示，本发明公开了一种项目数据审核指标区间测算的方法包括以下步骤：
S1获取基础数据
获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据。
S2清洗数据
选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗。
在S2清洗数据的步骤中，对基础数据进行数据清洗基于判定和离散度分析。
判定步骤为剔除基础数据中的异常工程数据。
离散度分析步骤包括计算单体工程类型的单位容量造价及分项费用占比，基于格拉布斯准则剔除基础数据中的异常值。
S3获取特征
获取审核指标的特征属性。
在S3获取特征的步骤中，基于信息增益提取并获得审核指标的特征属性。
基于信息增益提取包括如下步骤，
获取基础数据中的项目特征属性。
基于信息熵计算并获取特征属性的信息增益排序。
基于设定的工程经验阀值，剔除小于阀值的特征属性。
获取审核指标的最有效的特征属性。
S4计算审核区间
测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间。
在S4计算审核区间的步骤中，基于朴素贝叶斯基本模型测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间。
测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间包括如下步骤，
获取数据清洗后的基础数据。
获取基于信息增益提取到的特征属性。
将基础数据和特征属性代入朴素贝叶斯基本模型，获取审核指标的标准审核区间。
S5判定
判定标准审核区间是或否合理。
S6确定标准审核区间
依据判定结果，形成标准审核区间列表。
在S6确定标准审核区间的步骤中，若专家判定标准审核区间合理，则得到标准审核区间作为最终的标准审核区间。
若专家判定标准审核区间不合理，则调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
实施例2的技术方案说明：
如图2所示，包括以下步骤：
步骤S1，获取历年生产技改造价分析数据，作为测算的基础数据。
具体的，通过多维度查询选取历年生产技改造价分析数据，提取生产技改项目的电压等级、开竣工时间、工程类型、设备名称、设备编码、额定容量、设备型式、设备单价、分项费用、总投资、项目管理及施工单位等信息，并以选取数据为基础进行标准审核区间测算。
步骤S2，选定待测算的单体工程类型，基于特定数据算法对所述基础数据进行数据清洗。
具体的，例如选定单体工程类型为更换主变压器，基于专家判定和离散度分析，剔除异常工程数据。
步骤S3，基于特定数据算法，获取所述审核指标的特征属性。
具体的，提取生产技改项目信息众多特征属性，在测算数据审核区间的过程中有些属性属于冗余属性或者噪声属性，引入信息增益进行特征选择，通过计算选择对样本分类最有用的特征属性。
步骤S4，基于特定数学算法，测算所述单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间。
具体的，将单体工程所有数据信息根据格拉布斯准则剔除异常值后，利用信息增益提取特征属性，基于朴素贝叶斯基本模型，测算审核指标的标准审核区间。
步骤S5，专家判定所述标准审核区间是否合理。
具体的，测算准确率能够达到90％以上。某些工程在人工审核视为正确时被测算时视为异常工程，经过分析发现其原因是因为该工程实际情况特殊而产生了审核区间的波动。专家认为该波动在合理范围内，因此需要修正此审核区间。
步骤S6，依据所述专家判定结果，形成最终标准审核区间列表。
具体的，若专家判定所述标准审核区间合理，则得到所述标准审核区间作为最终的标准审核区间；若专家判定所述标准审核区间不合理，则基于工程经验调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
此外，在一个具体事例中，所述对所述基础数据进行数据清洗是基于专家判定和离散度分析。
所述专家判定包括剔除所述基础数据中的特殊工程数据：
具体的，为保证数据有效性和数据结果的通用性，由专家判定，首先剔除设备利旧工程、设备返厂工程、边远特殊地区工程及含灾后重建等特殊工程内容工程的数据。
所述离散度分析包括：
计算单体工程类型的单位容量造价及分项费用占比；
基于格拉布斯准则剔除所述基础数据中的异常值。
具体的，一个工程类型内所有单项工程的单位容量，即单台、单公里，造价水平为c1,c2,c3......cn，以110kV、50MVA变压器单体工程的单位容量造价为例，提取历年国网范围内全部生产技改110kV、50MVA变压器单体工程数据进行算例分析，待分析部分相关数据如表1所示，为110kV50MVA变压器单体工程详情：
表1：110kV50MVA变压器单体工程表
对表1中数据进行分析，通过计算获得格拉布斯临界值，显著水平α取0.05，得出单位容量造价异常的单体工程，如表2所示。
表2：单位容量造价异常的单体工程表
此外，在一个具体事例中，所述获取审核指标的特征属性是基于信息增益进行的提取。
所述基于信息增益进行提取包括：
获取所述基础数据中的项目特征属性：
基于信息熵计算，获取各特征属性的信息增益排序；
基于设定的工程经验阀值，剔除小于阀值的特征属性；
获取所述审核指标的最有效的特征属性。
具体的，提取生产技改项目信息，包括电压等级、开竣工时间、工程类型、设备名称、设备编码、额定容量、设备型式、设备单价、分项费用、总投资、项目管理及施工单位等众多特征属性，计算各类别的信息熵H(C)，在事件fi下的条件熵H(C|fi)。求取分类与特征之间的信息增益。
IG(C,fi)＝H(C)-H(C|fi) (1)
其中，
例如：基于选取的测试样本数据，各属性信息增益测算结果见表3。
表3：属性信息增益测算结果表
设定阀值T＝0.4，即工程经验值，将信息增益值大于此阀值的作为分类特征属性，把小于此阀值的特征属性剔除，通过特征选取最后确定的特征属性为电压等级、额定容量、设备单价。
此外，在一个具体事例中，测算所述单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间是基于朴素贝叶斯基本模型；
所述测算所述单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间包括：
获取所述数据清洗后的基础数据；
获取所述基于信息增益提取到的特征属性；
将所述基础数据和特征属性代入朴素贝叶斯基本模型，获取所述审核指标的标准审核区间。
如图3所示，具体的，以110kV、50MVA变压器为样本的朴素贝叶斯算法算例示意图。
如图4所示，利用朴素贝叶斯分类器测算结果。
因此，可确定110kV、50MVA变压器单体工程单位容量造价水平数据审核的标准参考区间为[42,60]。
其他单体工程测算也同理，均在本方案的保护范围之内。
此外，在一个具体事例中，所述方法还包括：
若专家判定所述标准审核区间合理，则得到所述标准审核区间作为最终的标准审核区间；
若专家判定所述标准审核区间不合理，则基于工程经验调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
采用上述方案后，电网公司总结多年的数据校验经验，利用了大数据分析方法，提出了以历年技改工程数据为基础，深入挖掘各项数据指标规律信息，对数据审核的区间范围进行测算，有效降低人工测算审核区间的成本，提高造价分析数据审核效率与正确率，提高了工作人员的工作效率：根据历年生产技改造价分析基础数据，测算影响审核指标的特征属性及审核指标的审核区间，相对以往人工测算能够大幅提升工作效率提高了工作人员的工作效率。提升数据审核区间的可靠性：基于算法可以更准确有效的获得标准审核区间，不存在疏忽、错漏的情况，相对以往的人工测算可保证区间的准确性。
实施例3：
如图5所示，本发明公开了一种项目数据审核指标区间测算的装置包括获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块。
处理器30、存储器31以及存储在存储器31中并可在处理器30上运行的计算机程序32，计算机程序32为实施例1中的程序模块。处理器30执行计算机程序32时实现实施例2中的步骤。
实施例3技术方案说明：
如图5所示，包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32，例如审核指标审核区间测算程序。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现实施例2中的步骤。
示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述终端设备3中的执行过程。
获取历年生产技改造价分析数据，作为测算的基础数据；
选定待测算的单体工程类型，基于特定数据算法对所述基础数据进行数据清洗；
基于特定数据算法，获取所述审核指标的特征属性；
基于特定数学算法，测算所述单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；
专家判定所述标准审核区间是否合理；
依据所述专家判定结果，形成最终标准审核区间列表。
所述终端设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑或者云端服务器等计算设备。所述终端设备3可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，仅仅是终端设备3的示例，并不构成对终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备3还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元Central Processing Unit，CPU，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP、专用集成电路Application Specific Integrated Circuit，ASIC、现成可编程门阵列Field-Programmable Gate Array，FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器31可以是所述终端设备3的内部存储单元，例如终端设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述终端设备3的外部存储设备，例如所述终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡Smart Media Card,SMC，安全数字Secure Digital,SD卡，闪存卡Flash Card等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述审核指标审核区间测算所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，一个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器ROM，Read-Only Memory、随机存取存储器RAM，RandomAccess Memory、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
本申请保密运行一段时间后，现场技术人员反馈的有益之处在于：
通过此方案，能有效降低人工测算审核区间的成本，提高造价分析数据审核效率。
电网公司总结多年的数据校验经验，利用了大数据分析方法，提出了以历年技改工程数据为基础，深入挖掘各项数据指标规律信息，对数据审核的区间范围进行测算，有效降低人工测算审核区间的成本，提高造价分析数据审核效率与正确率，提高了工作人员的工作效率。
Claims (10)
1.一种项目数据审核指标区间测算的装置，其特征在于：包括获取基础数据模块、清洗数据模块、获取特征模块、计算审核区间模块、判定模块和确定标准审核区间模块，获取基础数据模块，用于获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据；清洗数据模块，用于选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗；获取特征模块，用于获取审核指标的特征属性；计算审核区间模块，用于测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；判定模块，用于判定标准审核区间是或否合理；确定标准审核区间模块，用于依据判定结果，形成标准审核区间列表。
2.根据权利要求1所述的一种项目数据审核指标区间测算的装置，其特征在于：清洗数据模块，还用于对基础数据进行数据清洗基于判定和离散度分析；判定包括剔除基础数据中的异常工程数据；离散度分析包括计算单体工程类型的单位容量造价及分项费用占比，以及基于格拉布斯准则剔除基础数据中的异常值。
3.根据权利要求1所述的一种项目数据审核指标区间测算的装置，其特征在于：获取特征模块，还用于基于信息增益提取并获得审核指标的特征属性；基于信息增益提取包括获取基础数据中的项目特征属性，基于信息熵计算并获取特征属性的信息增益排序，基于设定的工程经验阀值，剔除小于阀值的特征属性，以及获取审核指标的最有效的特征属性。
4.根据权利要求1所述的一种项目数据审核指标区间测算的装置，其特征在于：计算审核区间模块，还用于基于朴素贝叶斯基本模型测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间包括获取数据清洗后的基础数据，获取基于信息增益提取到的特征属性，将基础数据和特征属性代入朴素贝叶斯基本模型，以及获取审核指标的标准审核区间。
5.根据权利要求1所述的一种项目数据审核指标区间测算的装置，其特征在于：确定标准审核区间模块，还用于若判定标准审核区间合理，则得到标准审核区间作为最终的标准审核区间；若判定标准审核区间不合理，则调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
6.一种项目数据审核指标区间测算的方法，其特征在于：包括以下步骤：
获取基础数据，获取生产技改造价分析数据并作为测算的基础数据；
清洗数据，选定待测算的单体工程类型，对基础数据进行数据清洗；
获取特征，获取审核指标的特征属性；
计算审核区间，测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；
判定，判定标准审核区间是或否合理；
确定标准审核区间，依据判定结果，形成标准审核区间列表。
7.根据权利要求6所述的一种项目数据审核指标区间测算的方法，其特征在于：在清洗数据的步骤中，对基础数据进行数据清洗基于判定和离散度分析；判定包括剔除基础数据中的异常工程数据；离散度分析包括计算单体工程类型的单位容量造价及分项费用占比，基于格拉布斯准则剔除基础数据中的异常值。
8.根据权利要求6所述的一种项目数据审核指标区间测算的方法，其特征在于：在获取特征的步骤中，基于信息增益提取并获得审核指标的特征属性；基于信息增益提取包括如下步骤，获取基础数据中的项目特征属性；基于信息熵计算并获取特征属性的信息增益排序；基于设定的工程经验阀值，剔除小于阀值的特征属性；获取审核指标的最有效的特征属性。
9.根据权利要求6所述的一种项目数据审核指标区间测算的方法，其特征在于：在计算审核区间的步骤中，基于朴素贝叶斯基本模型测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间；测算单体工程类型的所属特征属性下审核指标的标准审核区间包括如下步骤，获取数据清洗后的基础数据；获取基于信息增益提取到的特征属性；将基础数据和特征属性代入朴素贝叶斯基本模型，获取审核指标的标准审核区间。
10.根据权利要求6所述的一种项目数据审核指标区间测算的方法，其特征在于：在确定标准审核区间的步骤中，若判定标准审核区间合理，则得到标准审核区间作为最终的标准审核区间；若判定标准审核区间不合理，则调整标准审核区间，调整后的区间值作为最终的标准审核区间。
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