【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及项目管理，尤其涉及一种项目管理的优化方法及系统。
技术介绍
1、项目进度管理是项目管理中的一个关键组成部分，它要求在预定的时间内高效有序地完成项目任务，确保项目可以按时交付。项目进度管理中对于项目进度风险的评估可以评估潜在影响并制定应对策略，现有的项目进度风险评估对于公司项目管理时更多依赖于数字化设备进行远程沟通和协作，对于项目的管理更依赖于一段时间内的项目的平均进度进行管理，但是这种方法忽略了单个任务的特殊性或重要性；同时在公司任务进度未达标时，通常采用加急聘请外来人员辅助加快任务进度，增加了公司的开销。
技术实现思路
1、为了克服项目管理不精准的缺点，本专利技术提供了一种项目管理的优化方法及系统。
2、技术方案是：一种项目管理的优化方法，包括以下步骤：
3、s1：根据项目的相关历史数据使用kd-tree构建项目风险模型，获取实时项目的相关数据，并将所述实时项目的相关数据输入至所述项目风险模型后使用knn算法获得第一项目风险程度集；
4、...
【技术保护点】
1.一种项目管理的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种项目管理的优化方法，其特征在于，所述根据项目的相关历史数据使用KD-Tree构建项目风险模型，获取实时项目的相关数据，并将所述实时项目的相关数据输入至所述项目风险模型后使用KNN算法获得第一项目风险程度集之前，包括：收集关于项目的相关历史数据，并对数据进行补充缺失值、去除异常值、去除重复值的数据清洗操作，并将数据进行归一化后按照KD-Tree的构建算法构建项目风险模型。
3.根据权利要求1所述的一种项目管理的优化方法，其特征在于，所述根据项目的相关历史数据使用K...
【技术特征摘要】
1.一种项目管理的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种项目管理的优化方法，其特征在于，所述根据项目的相关历史数据使用kd-tree构建项目风险模型，获取实时项目的相关数据，并将所述实时项目的相关数据输入至所述项目风险模型后使用knn算法获得第一项目风险程度集之前，包括：收集关于项目的相关历史数据，并对数据进行补充缺失值、去除异常值、去除重复值的数据清洗操作，并将数据进行归一化后按照kd-tree的构建算法构建项目风险模型。
3.根据权利要求1所述的一种项目管理的优化方法，其特征在于，所述根据项目的相关历史数据使用kd-tree构建项目风险模型，获取实时项目的相关数据，并将所述实时项目的相关数据输入至所述项目风险模型后使用knn算法获得第一项目风险程度集，包括：根据项目相关数据构建项目风险模型，获得预设时间段内的n个实时项目进度并将其分别输入至项目风险模型中，获得n个项目风向程度框架，每个所述项目风险程度框架内均包含k个预设范围内的项目风险程度，之后将n个项目风向程度框架内的项目风险程度的交集作为第一项目风险程度集。
4.根据权利要求1所述的一种项目管理的优化方法，其特征在于，所述对所述第一项目风险程度集进行处理后获得项目风险程度，包括：取得第一项目风险程度集中数量最多的项目风险程度作为此时间段内的项目风险程度，若第一项目风险程度集中不存在单一的数量最多的项目风险程度，则对所述n个项目风向程度框架内的元素进行排序后获得第一排序序列，对第一排序序列使用lru算法获得第二排序序列，并根据项目风险计算公式获得项目风险程度。
5.根据权利要求4所述的一种项目管理的优化方法，其特征在于，所述若第一项目风险程度集中不存在单一的数量最多的项目风险程度，则对所述n个项目风向程度框架内的元素进行排序后获得第一排序序列，并对第一排序序列使用lru算法获得第二排序序列，并根据项目风险计算公式获得项目风险程度，包括：对n个项目风向程度框架内的元素进行对比，获得各自框架内的重复元素，并将重复元素按固有的大小关系进行提前操作的排序后获得n个第一排序序列，并根据预设时间段内的n个实时项目进度分别输入项目风险模型中的时间不同，对...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙冬梅，王论丛，
申请(专利权)人：济南光启科技信息咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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