信息化时代下的工程造价数据分析
耿军红
一、引 言
随着社会的快速进步，科技的不断发展，人类社会已经逐步进入信息化的时代。当今社会，数据研究已经在互联网，电信，金融，政府以及医疗等领域发挥着重大的作用。而在建筑行业，工程造价管理贯穿始终，工程造价信息量巨大，属于大数据的范畴。其中工程造价信息包括政策法规，招投标信息，计价依据，价格信息，指标信息，指数信息，社会平均成本，社会平均利润以及典型的工程案例分析，其具有数据研究的特征。因此，面对越来越开放的建设市场，如何分析和挖掘这些数据并且发现其中潜在的信息及知识是提升行业竞争力，缩小与发达国家差距的关键所在。国内许多学者已经认识到数据研究对于工程造价行业未来管理的重要性。虽然我国在工程造价行业的信息化方面有所进步，如广联达，斯维尔等造价软件已经较为成熟，但是学者们也认识到工程造价信息的采集以及数据分析的难度较大，并且要求造价数据研究的数据收集要统一，要规范，以此来方便数据的后期挖掘与分析。与工程造价大数据息息相关的，也就是当下十分热门的BIM技术。两者关系应当是相辅相成，因势互补的。BIM技术在确保工程本身信息有优势，但是在例如市场价格等其他工程造价管理所要的信息中有不足，然而造价大数据很好地弥补了这一缺点。所谓的数据研究，不仅仅在于数据量的巨大，我们不应该沉浸在数据的海洋之中不能自拔，而应该好好研究数据挖掘的方法与技术，在数据的海洋之中提取有用的、潜在的知识。当然，有学者还指出，数据研究的巨大意义并不在于其能代表或者取代社会问题的理性思考。
本文着重说明在工程造价数据研究中的工程造价预测的应用。所谓工程造价预测，是依据同类工程造价信息资料，工程造价信息指数、指标，以及建筑产品生产要素市场价格信息，和新建工程的环境信息等对工程造价进行分析和测算。本文旨在通过分析一些案例工程中的的真实数据，运用回归分析法，找出这些数据中暗含的规律信息，为工程造价人员进行快速估算类似工程项目中的招标控制价提供数据支持。
信息科技和互联网的不断进步，让人类社会的数据总量呈现快速的增长。在建设工程方面，工程造价大数据其实就是一个数据的集合，包含建设工程的企业内外部环境的信息以及其他与造价有关系的信息。在一般情况之下，工程造价大数据的特征主要表现为数据的海量性，异构的多样性，动态性等。对于工程造价大数据来说，其内容主要涉及项目级，企业级，企业集团级，企业生态级四个层面的造价数据。其中，项目级造价数据主要包括与目标工程项目有关的造价数据，工程项目形成的造价数据等。
三、研究方法
众所周知，在信息化时代，数据的巨大量不是关键，关键在于如何利用数据挖掘技术以及数据分析方法，找到潜在的内含规律。数据挖掘主要是利用特定计算机程序来发现数据中的集中数据，由于技术有限，本文不再赘述。本文着重在数据分析方面，利用统计学中的回归分析方法，分析多组工程造价中各构件量与价，分析其中是否存在某些定量的关系式，看看能否建立一些数学模型，并展开工程造价量与价的预测，估算一些未知的量与价。本文将采取最近的一些现实中的工程，并要求这些项目的结构都是类似的，选取单位工程招标控制价汇总表中的人工费，材料费，机械费，企业管理费用为研究基点，设四个未知参数分别与其相乘，并设固定调整值D，总结这些费用与工程总费用即招标控制价的关系，并列出关系式求解方程组。本文回归分析研究的主要问题在于，首先是确定几个变量的关系表达式，其次检验回归方程并给出一个预估的范围，然后再次检验方程的准确性，最后利用这些方程进行预测或者控制。
