基于大数据挖掘技术的投资测算方法技术

本发明专利技术提供的基于大数据挖掘技术的投资测算方法，获取企业各业务系统中的业务数据，以得到第一数据源；通过自行开发的解析程序，对线下业务文档进行解析，以得到第二数据源；根据预设的数据清洗模型对所述第一数据源和第二数据源的数据进行清洗整理，以得到清洗数据；整合所述清洗数据，以得到数据仓库；搭建分析应用平台；接收用户的操作，新建测算任务；对所述测算任务进行分析，以得到测算结果。利用应用进行分析可使投资测算效率得到极大提高，由应用分析代替人工分析,可使工作耗时缩短至原来的1/30，提高了测算效率，缩短了测算耗时。利用真实历史业务数据，分析结果质量可以得到保证，该投资测算方法是房地产项目重要投资决策工具。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据挖掘技术的投资测算方法
本专利技术属于大数据
，具体涉及基于大数据挖掘技术的投资测算方法。
技术介绍
地产行业为我国经济支柱产业，仅住宅地产市场每年交易额超10万亿元。是否能够获取好的项目关系到房地产企业的生死存亡。投资测算用于计算拟获取项目的收入与支出，进而获得项目的预期收益，是企业做出项目获取决策的必备工具。然而，目前的项目投资测算采用手工测算的方式，耗时较长导致测算效率低、人为进行详细测算易造成测算结果错误、对测算人员要求高。在地产项目开发过程中，海量成本数据及项目经营指标得到积累。然而，这些本可以为专业管理和经营管理贡献突出价值的海量成本数据呈无序、分散、格式不规范的状态，未得到整合和利用。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供基于大数据挖掘技术的投资测算方法，提高了测算效率，缩短了测算耗时。本专利技术提供了一种基于大数据挖掘技术的投资测算方法，包括：：获取企业各业务系统中的业务数据，以得到第一数据源；通过自行开发的解析程序，对线下业务文档进行解析，以得到第二数据源；根据预设的数据清洗模型对所述第一数据源和第二数据源的数据进行清洗整理，以得到清洗数据；整合所述清洗数据，以得到数据仓库；搭建分析应用平台；接收用户的操作，在分析应用平台上新建测算任务；根据预设的测算模型，对所述测算任务进行分析，以得到测算结果。进一步地，所述清洗数据包括历史项目唯一编码、历史项目所在地行政区划、历史项目成本数据、历史项目规划指标、历史项目产品指标、全国各行政区划的行政事业性费用标准、全国各行政区划的费率标准和税率标准。进一步地，所述数据仓库包括5个子数据仓库：项目基础数据库、项目历史成本数据库、产品规划指标数据库、报批报建费数据库和费率税率数据库；所述项目基础数据库存储所述历史项目唯一编码和历史项目所在地行政区划；所述项目历史成本数据库存储所述历史项目成本数据；所述产品规划指标数据库存储所述历史项目规划指标及历史项目产品指标；所述报批报建费数据库存储所述全国各行政区划的行政事业性费用标准；所述费率税率数据库存储所述全国各行政区划的费率标准和税率标准。进一步地，所述接收用户的操作，在分析应用平台上新建测算任务具体为：接收用户的登录指令，供用户注册或登录分析应用平台；接收用户的新建指令，在所述分析应用平台上新建测算任务；接收用户输入的特征指标，将特征指标填入测算任务中，所述特征指标包括地块信息、规划指标、销售计划和专项成本；根据用户输入的特征指标和预设的投资测算逻辑，在所述数据仓库中搜索并调用与所述特征指标相匹配的数据，作为计算参数；保存并提交测算任务。进一步地，该方法还包括：接收用户的发起协同操作，新建协同任务；接收用户输入的至少一个协同人员名单，将协同人员名单填入所述协同任务中；根据协同任务的协同人员名单依次将测算任务分配给对应的协同人员操作。进一步地，所述地块信息包括以下数据的一种或多种组合：区域名称、行政区划、项目名称、土地出让金总价、土地转让金总价、无票土地价款合计、规划用地、拆迁补偿费、利润分配比例和土地款支付额；所述规划指标包括以下数据的一种或多种组合：设计值绿地率、设计值建筑密度、示范区/货量区绿化比例、示范区/货量区园建比例、产品类型、产品业态、涉及户型、计容面积、地上建筑面积、地下建筑面积、可售面积、栋数、层数、户数和装修标准；所述销售计划包括以下数据的一种或多种组合：推盘批次、当次推售产品类别、当次推售比例、含税售价、货值、开工时间、开盘时间和交楼时间；所述专项成本包括以下数据的一种或多种组合：土石方工程、桩基础、红线外供水工程、红线外供电工程、人防易地建设费和场地平整。进一步地，所述在所述数据仓库中搜索并调用与所述特征指标相匹配的数据，作为计算参数具体为：设置多个搜索区域，并将搜索区域按照区域行政等级从低到高排列；按照区域行政等级从低到高的顺序，根据所述特征指标在数据仓库依次搜索处在每个搜索区域内的数据；当数据仓库中每个搜索区域内存在与用户录入的特征指标匹配的数据，得到所述计算参数；当数据仓库中每个搜索区域内不存在与用户录入的特征指标匹配的数据时，接收用户手动输入的数据，并填入所述测算任务中。进一步地，该方法在当数据仓库中每个搜索区域内不存在与用户录入的特征指标匹配的数据时，接收用户手动输入的数据，并填入所述测算任务中之后，还包括：根据所述特征指标在数据仓库搜索处在同片区内的数据；当数据仓库中同片区内不存在与用户录入的特征指标匹配的数据，根据所述特征指标在数据仓库搜索处在同集团内的数据；当数据仓库中存在与用户录入的特征指标匹配的数据，得到所述计算参数。进一步地，所述根据所述特征指标在数据仓库依次搜索处在每个搜索区域内的数据包括：设定搜索区域内初级搜索区域，在数据仓库中搜索处初级搜索区域内的数据，判断初级搜索区域内是否存在至少两组与用户录入的特征指标匹配的数据；如果存在，判定匹配成功，计算计算参数的组数；如果组数为奇数，调取数据仓库中数值位于平均值的数据；如果组数为偶数，调取数据仓库中数值最大的数据；如果不存在，扩大搜索区域范围，以得到次级搜索区域，在数据仓库中搜索处次级搜索区域内的数据，判断次级搜索区域内是否存在与用户录入的特征指标匹配的数据；如果存在，判定匹配成功计算计算参数的组数；如果组数为1，调取数据仓库中的数据；如果组数为奇数，调取数据仓库中数值位于平均值的数据；如果组数为偶数，调取数据仓库中数值最大的数据。进一步地，所述测算模型包括如下净利润模型：净利润＝收入-成本；收入＝α1β1+α2β2+…+αnβn；成本＝x1y1+x2y2+…+x13y13；其中，αi为产品i的单价，单位为元/m2；βi为产品i的可售面积，单位为m2；x1为土地成本单价，x2为行政事业性费用，x3为主体建筑安装工程费，x4为景观环境工程，x5为社区管网工程，x6为公共配套设施，x7为工程建设其他费用，x8为开发间接费用，x9为营销费率，x10为财务费率，x11为管理费率，x12为税率，x13为所得税可售单方；y1为项目占地面积，y2、y3、y5、y7、y8均为建筑面积，y4为室外占地面积，y6为可售面积，y9、y10、y11均为销售收入，y12为税金，y13为可售面积。由上述技术方案可知，本专利技术提供的基于大数据挖掘技术的投资测算方法，利用应用进行分析可使投资测算效率得到极大提高，由应用分析代替人工分析,可使工作耗时缩短至原来的1/30，提高了测算效率，缩短了测算耗时。利用真实历史业务数据，分析结果质量可以得到保证，该投资测算方法是房地产项目重要投资决策工具。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。图1为实施例一中基于大数据挖掘技术的投资测算方法的流程图。图2为实施例一中项目基础数据库的构建图。图3为实施例一中项目历史成本数据库的构建图。图4为实施例一中产品规划指标数据库的构建图。图5为实施例一中报批报建费数据库的构建图。图6为实施例一中费率税率数据库的构建图。图7为实施例二中测算任务的流程图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据挖掘技术的投资测算方法，其特征在于，包括：获取企业各业务系统中的业务数据，以得到第一数据源；通过自行开发的解析程序，对线下业务文档进行解析，以得到第二数据源；根据预设的数据清洗模型对所述第一数据源和第二数据源的数据进行清洗整理，以得到清洗数据；整合所述清洗数据，以得到数据仓库；搭建分析应用平台；接收用户的操作，在分析应用平台上新建测算任务；根据预设的测算模型，对所述测算任务进行分析，以得到测算结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据挖掘技术的投资测算方法，其特征在于，包括：获取企业各业务系统中的业务数据，以得到第一数据源；通过自行开发的解析程序，对线下业务文档进行解析，以得到第二数据源；根据预设的数据清洗模型对所述第一数据源和第二数据源的数据进行清洗整理，以得到清洗数据；整合所述清洗数据，以得到数据仓库；搭建分析应用平台；接收用户的操作，在分析应用平台上新建测算任务；根据预设的测算模型，对所述测算任务进行分析，以得到测算结果。2.根据权利要求1所述基于大数据挖掘技术的投资测算方法，其特征在于，所述清洗数据包括历史项目唯一编码、历史项目所在地行政区划、历史项目成本数据、历史项目规划指标、历史项目产品指标、全国各行政区划的行政事业性费用标准、全国各行政区划的费率标准和税率标准。3.根据权利要求2所述基于大数据挖掘技术的投资测算方法，其特征在于，所述数据仓库包括5个子数据仓库：项目基础数据库、项目历史成本数据库、产品规划指标数据库、报批报建费数据库和费率税率数据库；所述项目基础数据库存储所述历史项目唯一编码和历史项目所在地行政区划；所述项目历史成本数据库存储所述历史项目成本数据；所述产品规划指标数据库存储所述历史项目规划指标及历史项目产品指标；所述报批报建费数据库存储所述全国各行政区划的行政事业性费用标准；所述费率税率数据库存储所述全国各行政区划的费率标准和税率标准。4.根据权利要求3所述基于大数据挖掘技术的投资测算方法，其特征在于，所述接收用户的操作，在分析应用平台上新建测算任务具体为：接收用户的登录指令，供用户注册或登录分析应用平台；接收用户的新建指令，在所述分析应用平台上新建测算任务；接收用户输入的特征指标，将特征指标填入测算任务中，所述特征指标包括地块信息、规划指标、销售计划和专项成本；根据用户输入的特征指标和预设的投资测算逻辑，在所述数据仓库中搜索并调用与所述特征指标相匹配的数据，作为计算参数；保存并提交测算任务。5.根据权利要求4所述基于大数据挖掘技术的投资测算方法，其特征在于，该方法还包括：接收用户的发起协同操作，新建协同任务；接收用户输入的至少一个协同人员名单，将协同人员名单填入所述协同任务中；根据协同任务的协同人员名单依次将测算任务分配给对应的协同人员操作。6.根据权利要求4所述基于大数据挖掘技术的投资测算方法，其特征在于，所述地块信息包括以下数据的一种或多种组合：区域名称、行政区划、项目名称、土地出让金总价、土地转让金总价、无票土地价款合计、规划用地、拆迁补偿费、利润分配比例和土地款支付额；所述规划指标包括以下数据的一种或多种组合：设计值绿地率、设计值建筑密度、示范区/货量区绿化比例、示范区/货量区园建比例、产品类型、产品业态、涉及户型、计容面积、地上建筑面积、地下建筑面积、可售面积、栋数、层数、户数和装修标准；所述销售计划包括以下数据的一种或多种组合：推盘批次、当次推售产品类别、当次推售比例、含税售价、货值、开工时间、开盘时间和交楼时...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐艾红，徐姝亚，张亚妮，姜巍，杨国华，
申请(专利权)人：佛山市顺德区碧桂园物业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44