摘要：大数据系统能从多方面显著提高工程造价行业的水平。专业咨询员利用大数据进行成果自校；复核人员利用大数据发现重大错漏；造价咨询企业利用大数据提高成果质量；造价主管部门利用大数据发布指导性指标，服务经济建设。
关键词：大数据 信息技术 工程造价 指数指标
一、造价编审、复核人员应用大数据技术提高成果质量
对于工程造价编审人员，可以利用计算机技术，注重数据积累，借助大数据，发挥出数据的效益，提高造价编审成果的质量。在江苏安邦南汇工程咨询有限公司已投入使用的“啄木鸟工程造价管理系统v3.0”，以计算机技术为依托，以大数据分析为主要手段，为工程造价编制、复核人员利用大数据产生的价值，提高编审的质量作了一些有益的探索。
在管理系统投入使用后，专业咨询员在提交成果的时候，可以自动分析当前工程的指标数据，并可以参考大数据系统中存在的其他类似工程的指标数据，分析判断成果质量，做好自校工作。
项目负责人复核和技术负责人审定的过程中，可以非常方便地借助大数据系统，自动分析单方造价指标、工料耗用量指标、清单耗用量指标，对于每一个指标，系统还提供了经验数据供复核人员进行参考。系统自动将超出经验值范围的指标显著标出。同时，还可以将咨询员提交的初审文件中的指标与投标文件、标底文件和送审文件中的对应指标进行对比，分析指标的上下浮动情况。
复核人员还可以把同一项目中不同的单位工程进行横向指标对比，也可以将当前的单位工程与系统中已经完成的前期类似工程的指标进行纵向对比，分析指标偏差情况。复核人员通过这些对比方式，可以发现异常的指标，再根据这些指标重点深入分析偏差产生的原因，从而可以真正将三级复核的工作落到实处。
系统中还提供了材料价格数据库，用于自动积累各工程项目中用到的人工、材料的价格，方便了大家按照材料名称、地区、基期、编制类型来查询价格。对于公司来说，落实了三级复核程序，深入把控编审成果数据，编审成果质量控制水平明显提高。
二、工程造价指标数据的生成原理和应用
要进行大数据分析，数据的采集是基础。近年来，江苏省建设工程招标投标办公室颁布了“江苏省建设工程专业工具软件数据交换标准”作为江苏省的地方标准，执行多年来已得到江苏省的各计价软件的支持，所有的计价软件的文件都可以转换为这个标准接口的文件。此标准文件中包含了项目中各单位工程的分部分项、措施项目、其他项目和规费税金等所有工程造价组成的信息，以此数据交换标准接口文件为数据来源，是非常便捷的执行方式，可以减少数据搜集的成本。对于少部分无法导出为标准接口文件的计价软件，也可以导出为EXCEL文件作为分析数据源。
1.将工程项目各单位工程特征分类；
为了将不同类型的工程进行分类分析，我们需要用多个维度来描述一个单位工程，这些维度可以包括以下内容：结构类型、建筑用途、工程规模、檐口高度、楼层数、是否含人防地下室、是否含非人防地下室、是否包含打桩工程。
单位工程进行各维度的信息描述后，系统可以在量化指标上分析各单位工程之间的相关度，形成相似度数值，此相似度数值将作为后续分析的重要基础。
2.分析工料耗用量指标；
系统自动读取标准数据接口格式文件中的工料机汇总表数据（或者读取EXCEL格式的工料机汇总表），自动按照设定的规则，提取符合条件的材料，汇总用量数据，除以建筑面积，得到人工材料的消耗量指标。
3.分析清单耗用指标；
与分析工料耗用量指标类似，系统自动读取标准数据接口文件中的分部分项清单和单价措施清单的工程量数据，按照设定的规则，提取符合条件的清单的数量进行汇总，除以建筑面积，得到清单的量比指标。分析结果包括了外墙面积与建筑面积的比值，楼面面积、地面面积与建筑面积的比值，门窗数量和建筑面积的比值等数据。
4.统计指标正态分布，形成经验数据；
需要查询分析某一类型的工程的指标数据的时候，首先使用量化的相似度指标，在数据库中查找与此工程类型相似度最高的几个工程。找出这些单位工程后，按照系统中的数学模型，分析各单位工程指标的正态分布，找出数据集中区间，综合相似度数值，利用方差，最终计算出此指标的合理区间范围。当数据库中的数据足够多，指标数据的正态分布越趋于集中，那么分析的数据就越可靠。
5.以单位工程数据为基础，分析形成工程项目指标经验数据；
有了单位工程的数据作为基础，可以进一步形成工程项目的指标数据。与单位工程指标数据形成过程类似，也需要先定义项目的特征维度，比如建筑面积，结构类型，建筑用途等。系统自动将单位工程的人工、材料消耗量等数据累积，除以整个项目的建筑面积数据，就可以分析出当前项目的单方造价指标、主要人工和材料的消耗量指标。当有足够多的数据积累的时候，也一样可以分析出某种类型的单体建筑的总体工程造价指标。
6.数据偏离形成和误差纠正方法。
因为数据采集使用的是计算机自动采集、自动分析的方式，所以分析出来的指标数据有可能会有误差，需要有合理的纠错机制来保证数据分析结果的正确性。数据偏离产生的主要原因有以下几种：
工程类型不具典型性，或者编审结果质量有问题；
人工、材料数量自动采集分析的时候规则设置不合理；
清单量重复计算，这种情况通常在分析墙面面积、楼地面面积指标的时候会出现。
系统采用了两种主要方法来纠正这些错误数据，避免分析结果出现较大误差：
自动化方式：根据已有的大数据分析，采用统计学方式，自动剔除明显不在正常范围内的数据；
手动方式：剔除不具典型意义的工程，不参与数据积累；优化调整分析规则；手动剔除重复数据，补全缺失的数据。
四、造价管理部门按照国家要求，建设大数据平台，为经济建设提供指导性指标辅助决策
《住房城乡建设部关于加强和改善工程造价监管的意见（建标[2017]209号文）》中要求：“开展工程造价成果数据信息监测，形成大数据，为各方主体计价服务；通过造价监测，建立指数指标，为建设市场宏观决策提供数据支持。”
对于造价主管部门来说，首先需要解决数据来源问题。同样是“建标[2017]209号文”的要求，“各级工程造价管理机构要建立工程造价全过程信息服务平台，完善招标控制价、合同价、结算价电子化备案管理”，造价主管部门可以以此文的要求作为指导，加强价格备案系统的建设，完善价格数据采集的渠道。在现有的价格备案系统的基础上，要求备案主体单位，提交更加详尽的数据文件，并且将同一项目的控制价、合同价和结算价三价进行关联分析。
以标准数据接口格式搜集价格信息后，类似前文所述，根据工程的建筑用途、结构类型、建筑规模、楼层、高度等等信息，将搜集到的单位工程和单项工程数据分门别类，分别统计。根据这些信息系统可以自动分析出各类型工程的单方造价指标，主要人工材料和清单的消耗量指标。
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（图1. 建设工程造价大数据系统业务模型）
建立数学模型，可以分析出某种特征类型的单位工程建筑的单方造价指标范围，和主要材料的消耗量指标范围。经过大量数据统计沉淀后，造价主管部门将可以发布有实际参考意义的价格指标数据，供社会决策参考。下图为建设工程造价大数据系统建成后，造价主管部门可以提供的指标内容。也可以开放查询接口，查询者自主定义查询条件，查找某一基期范围内，某种特性的单位工程的单方造价或者工料耗用量的指标合理区间范围。
论文作者:秦晓菁1,刘奇1,韩文斌2
论文发表刊物:《电力设备》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/22
标签：数据论文; 指标论文; 工程论文; 造价论文; 工程造价论文; 系统论文; 单位论文; 《电力设备》2020年第1期论文;