基于大数据的市政工程结算分析与优化研究

基于大数据的市政工程结算分析与优化研究

龙小兵

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摘要：市政工程是城市建设的重要组成部分，其结算环节的准确性和效率对于城市建设的资金管理和资源的合理配置具有重要意义。随着大数据技术的不断发展，将其应用于市政工程结算环节成为可能。本文通过分析大数据在市政工程结算中的应用现状，提出一种基于大数据的市政工程结算分析与优化方法，并对该方法进行实证研究，验证其有效性和实用性。

关键词：大数据；市政工程；结算分析；优化方法

引言

市政工程是城市建设的重要组成部分，包括道路、桥梁供水、供电、排水、环保等多个方面。市政工程的结算环节是工程建设过程中的重要环节，其准确性、效率和规范性对于城市建设的资金管理和资源的合理配置具有重要意义。然而，传统的市政工程结算方式存在诸多问题，如数据采集难度大、数据处理效率低、结算结果不准确等。随着大数据技术的不断发展，将其应用于市政工程结算环节成为可能。本文通过分析大数据在市政工程结算中的应用现状，提出一种基于大数据的市政工程结算分析与优化方法，并对该方法进行实证研究，验证其有效性和实用性。

一、大数据在市政工程结算中的应用现状

（一）数据采集与存储

市政工程结算作为城市基础设施建设的重要环节，其数据的准确性和完整性对于提高市政工程的管理效率和质量具有重要意义。在大数据时代背景下，利用先进的技术手段对市政工程结算数据进行高效采集与存储，是实现这一目标的关键步骤。数据采集是大数据分析的前提。市政工程结算涉及的数据类型多样，包括工程设计阶段的图纸、设计说明、工程量清单，施工阶段的施工日志、进度报告、质量检测报告，以及监理环节的监理日志、旁站记录、材料验收记录等。这些数据不仅量大，而且格式各异，因此需要高效的采集系统对这些数据进行统一规范的收集和整理。现代信息技术，如物联网（IoT）、云计算、移动通信等，为工程现场各种数据的实时采集提供了技术支持。通过安装在工程现场的各种传感器和信息采集设备，可以实时收集工程进度、质量、安全等方面的数据，确保数据的时效性和准确性。数据的存储是大数据技术的基础。市政工程结算数据通常具有TB甚至PB级别的数据量，这对数据的存储技术提出了较高的要求。传统的存储技术往往难以满足大数据的存储需求，因此需要采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）等，它们能够提供高吞吐量的数据存储和处理能力。在大数据建筑工程预结算审核开展中，预结算审核人员必须要针对工程量的计算审核问题进行全面分析，如果发现误差则需要进行及时纠正，通常而言产生误差的原因在于对施工图纸理解不到位，出现了多个目录重复计算的问题。计算单位不同以及专业之间的转换出现问题，也会引起工程量计算失误，在建筑工程项目施工管理中，定额套用非常关键。此外，为了保证数据的安全性和可靠性，还需要采取数据备份、容灾等措施，确保数据在任何情况下都能得到有效的恢复。数据处理和分析是大数据技术的核心。市政工程结算数据在采集和存储后，需要通过数据清洗、转换、整合等预处理步骤，才能进行有效的数据分析。

（二）数据处理与分析

市政工程结算中涉及到的数据量庞大而复杂，包括工程设计图纸、施工记录、工程量清单、历史工程数据、工程进度数据等，这些数据之间相互关联，互相影响。如何从这些繁杂的数据中提取有价值的信息，为市政工程结算提供准确的参考和决策依据，成为了当下亟待解决的问题。这就需要我们运用大数据处理技术，包括数据清洗、数据集成、数据挖掘等方法，对海量数据进行有效处理和分析。 数据清洗是大数据处理技术步，也是至关重要的一步。由于市政工程数据来源广泛，数据质量参差不齐，存在大量的重复数据、错误数据和缺失数据。因此，我们需要通过数据清洗技术，去除重复数据，纠正错误数据，填补缺失数据，保证数据的准确性和完整性。数据集成是将不同来源、格式和结构的数据进行统一整合，形成一个完整、一致的数据集。在市政工程结算中，我们需要将工程设计图纸、施工记录、工程量清单、历史工程数据、工程进度数据等各种数据进行集成，以便于后续的数据分析和处理。 然后，数据挖掘是大数据处理技术的核心，通过对海量数据进行挖掘和，发现数据中的隐藏信息和规律。在市政工程结算中，我们可以运用数据挖掘技术，对工程设计图纸、施工记录等数据进行挖掘，自动计算工程量，提高工程量计算的准确性和效率。同时，我们还可以通过对历史工程数据进行挖掘和分析，建立工程造价预测模型，为新的市政工程提供造价预测参考。此外，我们还可以通过对工程进度数据的实时监控和分析，及时发现工程进度异常，为工程结算提供依据。

二、基于大数据的市政工程结算分析

大数据技术的应用为市政工程结算带来了革命性的变革，使得结算过程更加透明、高效。基于大数据的市政工程结算分析与优化方法，是一个系统化的过程，涉及数据的全面采集、深入处理与分析，以及结算结果的持续评估与优化。数据采集与存储是大数据分析的基础。市政工程结算涉及的数据来源广泛，包括工程设计、施工、监理等多个环节。这些数据形式多样，既有结构化数据，如工程量清单、工程造价等，也有非结构化数据，如设计图纸、施工日志等。为了确保数据的完整性和准确性，需要构建一个统一的数据采集与存储平台。这个平台应当支持多种数据格式的接入和存储，同时考虑到数据的实时更新和历史数据的管理。通过这样的平台，可以确保所有结算相关的数据都能被有效地收集、存储和管理。 数据处理与分析是大数据技术的核心。采集到的数据需要通过一系列的数据处理步骤，如数据清洗、数据转换、数据整合等，以满足数据分析的需求。现代大数据处理平台和工具，如Hadoop、Spark等，提供了强大的数据处理能力，能够支持复杂的数据分析算法，如机器学习、挖掘等。通过对市政工程结算数据的深入分析，可以揭示工程实施中的规律性和趋势性信息，为结算决策提供科学依据。结算结果与优化是基于大数据分析结果的应用。通过对数据分析的结果进行评估，可以发现市政工程结算中的潜在问题和风险点。例如，通过数据分析可以识别出造价超支的原因、工程进度延误的因素等。基于这些发现，可以提出针对性的优化建议，如调整预算、改进施工管理、优化工程进度计划等。此外，还可以建立一套动态的结算结果评估机制，对结算过程进行持续的监控和评估，确保结算结果的准确性和公正性。大数据的市政工程结算分析与优化是一个持续迭代的过程。随着数据的积累和分析技术的进步，结算分析的方法和优化建议也应当不断更新和完善。同时，还需要建立一套数据安全和隐私保护的机制，确保数据的安全性和合规性。

结论

本文通过对大数据在市政工程结算中的应用现状进行分析，提出了一种基于大数据的市政工程结算分析与优化方法。结果表明，该方法能够提高市政工程结算的准确性和效率，为城市建设的资金管理和资源的合理配置提供有力支持。未来，随着大数据技术的不断发展，其在市政工程结算领域的应用将更加广泛，为市政工程结算带来更高效的优化手段。

参考文献

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[2]梁维. 大数据下市政工程项目成本管控探讨[J]. 合作经济与科技, 2024, (08): 116-117.