CN107464134A - 一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法 - Google Patents

一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其包括：步骤S1：收集并清洗材料价格数据，形成多维度的材料价格数据库；步骤S2：根据材料的国标分类、采购分类，对材料价格数据进行类别划分；步骤S3：使用系统聚类算法对材料价格影响因素逐一进行分类；步骤S4：计算每个材料价格影响因素分类后的组内方差之和，按组内方差之和的大小对材料价格影响因素进行排序；步骤S5：实现材料价格多维度对比分析及可视化展现。本发明可实现多维度的材料价格分析，清楚地展现多个特征对材料价格影响大小；同时快速了解整个材料价格的行情。

Description

一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法
技术领域
本发明涉及一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法。
背景技术
大数据、云计算等新技术的发展，为工程造价信息化发展带来了新的出路。BIM技术未来的普及和发展是基于企业核心数据的累积、存储和管理的基础之上的；工程造价信息化是行业趋势，其核心是人材机价格。
工程造价的构成大部分是材料价格，材料价格是最复杂、变化最大的因素，然而影响材料价格因素颇多，难以用肉眼发现材料价格波动的主要影响因素及快速了解整个材料价格的行情。
现有技术中，中国专利申请201610438660.7公开了一种基于决策树算法的制造业材料采购分析方法，决策树是一种基于分类思想的决策分析方法，本发明通过利用改进的决策树算法分析预测制造业材料的采购问题。通过前剪枝法和树深度限定法对决策树的分割进行限制，通过后剪枝法构建最优决策树。最优决策树将给出一个确定的采购方案。
中国专利200310117660.X公开了一种价格分析系统及方法,该系统包括有一价格分析服务器,一数据库,及多个用户机。其中价格分析服务器包括多个软件功能模块,用于接收查询请求,查询历史价格资料,将上述历史价格资料按供货商进行分类,判断所需生成的时间价格图类型,根据上述判断结果生成相应的时间价格图,生成物料价格对比表及传送上述对比表及时间价格图至相关外部系统。
中国专利申请201510516065.6公开了一种农产品价格分析方法，包括以下步骤：利用预设搜索引擎训练一个组合分类器，根据组合分类器获取农产品品种信息；从预设农产品交易网站上爬取各农产品品种的供应商的地理位置信息以及农产品的价格信息；根据农产品品种信息以及各农产品品种的供应商的地理位置信息进行农产品的产区划分，得到每一品种的农产品的产区信息；根据每一品种的农产品的产区信息以及农产品的价格信息，利用地理信息系统GIS技术进行该品种的农产品价格的区域化显示。
上述方式的缺陷在于：难以实现多维度的材料价格分析，无法清楚地展现多个特征对材料价格影响大小。
因此，如何提供一种可实现多维度的材料价格分析，清楚地展现多个特征对材料价格影响大小的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法成为了业界需要解决的问题。
发明内容
针对现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其可实现多维度的材料价格分析，清楚地展现多个特征对材料价格影响大小。
为了实现上述目的，本发明提供了一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，多维度材料价格对比分析及可视化展现方法包括：
步骤S1：收集并清洗材料价格数据，形成多维度的材料价格数据库；
步骤S2：根据材料的国标分类、采购分类，对材料价格数据进行类别划分；
步骤S3：使用系统聚类算法对材料价格影响因素逐一进行分类；
步骤S4：计算每个材料价格影响因素分类后的组内方差之和，按组内方差之和的大小对材料价格影响因素进行排序；
步骤S5：实现材料价格多维度对比分析及可视化展现。
本发明中，材料价格数据库中存放的字段包括材料名称、材料特征集、地区、时间、供应商名称、品牌名称、数量、单价、价格类型、数据来源。
本发明中，为精确了解材料价格变化的影响情况，材料的筛选字段包括国标二级分类、采购分类、材料名称、特征集、单位。
本发明可实现多维度的材料价格分析，清楚地展现多个特征对材料价格影响大小。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S1中，材料价格数据的来源包括：线下历史项目材料采购价、各大厂商报价以及通过数据爬虫从各大材料价格发布网站爬取材料价格数据。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S1中，对搜集的材料价格数据进行字段整合、一致性检验、字段和样本删除，最后将不同来源的样本数据进行整合，构建材料价格数据库。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S2中，对材料名称进行标准化处理，并建立其与国标分类表和采购分类表的联系，自动添加国标分类标签和采购分类标签；国标分类标签和采购分类标签作为材料查询的索引，方便用户快速找到所关注的材料种类。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S3中，材料价格影响因素包括地区、时间、供应商名称、品牌名称、数量、价格类型、价格来源。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S3中，通过系统聚类算法将每一个材料价格影响因素划分成5类；系统聚类算法包括：
步骤a1:将原始类别作为初始类别数，计算每个类别材料价格的均值，作为各类别中心；
步骤a2:再计算各类别中心之间的距离；
步骤a3:将最短距离的两个类合并成一个新类；
步骤a4:循环步骤a1到步骤a3，由此自下向上聚类，最终分成5种类别。
本方案中，数据可视化最多可一次性实现5种类型数据的对比；属性值类别小于6，直接按属性类别分类；若超过或等于6种类别，使用系统聚类算法进行分类。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S4中，组内方差之和越小，则其对应的材料价格影响因素对材料价格的影响越大，具有更好的属性分类效果。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S4中，最小的组内方差之和所对应的材料价格影响因素具有最优分类可视化属性。
本方案中，影响材料价格差异的因素众多，对用户而言，最先需要观察的是影响材料价格变化最大的因素与材料价格之间的关系；本发明使用方差来衡量不同材料价格影响因素对材料价格的影响的差异大小；对材料价格影响因素进行分类后，计算每个类别的材料价格方差之和。具体公式如下：
每个材料价格影响因素划分类别数5，m指划分的每个类别的个数；xij指第i个类别，第j个材料样本的价格，μi为第i类样本材料价格的平均值；将各个材料价格影响因素分类后所计算得到的组内方差之和由小到大进行排序。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S5中，使用频率分布图和概率密度图展示通过筛选得出的材料所有价格的整体分布图；根据步骤S4的排序结果，使用柱状图依次展示每个材料价格影响因素的价格变化趋势；柱状图的纵轴显示根据步骤S3得到的五个分类的均值和方差，柱状图的横轴根据平均值由低到高的排序依次显示五个分类标签。
根据本发明另一具体实施方式，步骤S5中，使用折线图展示具有最优分类可视化属性的材料价格影响因素对应的材料价格与时间/数量之间的关系图；折线图纵轴表示价格，横轴表示时间或者数量；横轴按时间或者数量由小到大排序。
与现有技术相比，本发明具备如下有益效果：
本发明可实现多维度的材料价格分析，清楚地展现多个特征对材料价格影响大小；同时快速了解整个材料价格的行情。
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
附图说明
图1是实施例1的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法的流程示意图。
具体实施方式
实施例1
本实施例提供了一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，如图1所示，其包括：
步骤S1：收集并清洗材料价格数据，形成多维度的材料价格数据库。
材料价格数据库中存放的搜集到的数据字段包括材料名称、材料特征集、单位、地区、时间、供应商名称、品牌名称、数量、单价、价格类型、数据来源；材料特征集包括材料的具体规格、材质等特征属性值的集合。例如：三级螺纹钢；规格：Ф10mm；品种：螺纹钢；材质：HRB400E t；广东省广州市；2017-06-07；成都嘉利鑫贸易有限公司；威刚；1 3731.48除税价XX网站。
材料价格数据的来源包括：线下历史项目材料采购价、各大厂商报价以及通过数据爬虫从各大材料价格发布网站爬取材料价格数据(各地区材料信息价、各供应商品牌报价)。
对搜集的材料价格数据进行字段名识别、字段整合、一致性检验、字段和样本删除，最后将不同来源的样本数据进行整合，构建材料价格数据库；各步骤具体操作如下：
字段名识别：有些数据来源将材料名称填成品名，此时需要将品名转换成材料名称。
字段整合和拆分：有些材料报价表将规格和材质拆分成两列，此时需要将规格和材质等材料特征属性合并成特征集，单价字段名写成价格(元/吨)，需要将此列拆分成单价，单位，以及数量三列。
一致性检验：如价格、数量字段必须是数值型，否则不符合该列一致性要求，需要重新清洗或者删除。
无效样本删除：材料名称、特征集、单位、单价、时间等关键字段缺失任何一个都视为无效样本数据，并删除。
缺失值处理：地区字段缺失默认填充全国，品牌、供应商、价格类型、数据来源默认填充其他。
步骤S2：根据材料的国标分类、采购分类，对材料价格数据进行类别划分。
对材料名称进行标准化处理，并建立其与国标分类表和采购分类表的联系，自动添加国标分类标签和采购分类标签；国标分类标签和采购分类标签作为材料查询的索引，方便用户快速找到所关注的材料种类。
根据材料名称、特征集组建材料关键分词，再根据材料分词确定国标二级分类，并根据国标二级分类和采购分类表的对照表，确定采购分类；默认将国标分类和采购分类作为材料查询的索引。
步骤S3：使用系统聚类算法对材料价格影响因素逐一进行分类。
为精确了解材料价格变化的影响情况，材料的筛选字段包括国标二级分类、采购分类、材料名称、特征集、单位。
材料价格影响因素包括地区、时间、供应商名称、品牌名称、数量、价格类型、价格来源；对材料价格影响因素按分类变量属性值进行分类；地区、供应商名称、品牌名称、价格类型、价格来源作为分类变量的材料价格影响因素，时间、数量作为连续变量的材料价格影响因素。
通过系统聚类算法将每一个材料价格影响因素划分成5类；系统聚类算法包括：
步骤a1:将原始类别作为初始类别数，计算每个类别材料价格的均值，作为各类别中心；
步骤a2:再计算各类别中心之间的距离；
步骤a3:将最短距离的两个类合并成一个新类；
步骤a4:循环步骤a1到步骤a3，由此自下向上聚类，最终分成5种类别。
步骤a5:计算出5种类别的组内均值和方差。
例如：从数据库中筛选出材料名称为角钢，特征集为规格:40*40；材质:316L的所有材料价格数据，并以材料价格影响因素地区为例。
使用步骤a1计算得到角钢报价，各地区平均价格；
使用步骤a2计算各地区之间的距离，得到n*n距离矩阵，n为地区数量；
使用步骤a3找到距离矩阵中除对角线上的最小元素，将该元素列和行对应的地区合并成一个新类别地区；
使用步骤a4重复以上3个步骤直到将所有地区都分为5类地区为止；
使用步骤a5计算出5类地区的价格的均值和方差。
使用步骤a1到a2分别对地区、供应商名称、品牌名称、价格类型、价格来源都进行聚类，分别划分为5类。
数据可视化最多可一次性实现5种类型数据的对比；属性值类别小于6，直接按属性类别分类；若超过或等于6种类别，使用系统聚类算法进行分类。
步骤S4：计算每个材料价格影响因素分类后的组内方差之和，按组内方差之和的大小对材料价格影响因素进行排序。
组内方差之和越小，则其对应的材料价格影响因素对材料价格的影响越大，具有更好的属性分类效果。
最小的组内方差之和所对应的材料价格影响因素具有最优分类可视化属性。
影响材料价格差异的因素众多，对用户而言，最先需要观察的是影响材料价格变化最大的因素与材料价格之间的关系；本发明使用方差来衡量不同材料价格影响因素对材料价格的影响的差异大小；对材料价格影响因素进行分类后，计算每个类别的材料价格方差之和。具体公式如下：具体公式如下：
每个材料价格影响因素划分类别数5，m指划分的每个类别的个数；xij指第i个类别，第j个材料样本的价格，μi为第i类样本材料价格的平均值；将各个材料价格影响因素分类后所计算得到的组内方差之和由小到大进行排序。
步骤S5：实现材料价格多维度对比分析及可视化展现。
使用频率分布图和概率密度图展示通过筛选得出的材料所有价格的整体分布图；根据步骤S4的排序结果，使用柱状图依次展示每个材料价格影响因素的价格变化趋势；柱状图的纵轴显示根据步骤S3得到的五个分类的均值和方差，柱状图的横轴根据平均值由低到高的排序依次显示五个分类标签。
使用折线图展示具有最优分类可视化属性(方差类别最高)的材料价格影响因素对应的材料价格与时间/数量之间的关系图；折线图纵轴表示价格，横轴表示时间或者数量；横轴按时间或者数量由小到大排序。
虽然本发明以较佳实施例揭露如上，但并非用以限定本发明实施的范围。任何本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的发明范围内，当可作些许的改进，即凡是依照本发明所做的同等改进，应为本发明的范围所涵盖。

Claims (10)

1.一种多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述多维度材料价格对比分析及可视化展现方法包括：
步骤S1：收集并清洗材料价格数据，形成多维度的材料价格数据库；
步骤S2：根据材料的国标分类、采购分类，对所述材料价格数据进行类别划分；
步骤S3：使用系统聚类算法对材料价格影响因素逐一进行分类；
步骤S4：计算每个所述材料价格影响因素分类后的组内方差之和，按所述组内方差之和的大小对所述材料价格影响因素进行排序；
步骤S5：实现材料价格多维度对比分析及可视化展现。
2.如权利要求1所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S1中，所述材料价格数据的来源包括：线下历史项目材料采购价、各大厂商报价以及通过数据爬虫从各大材料价格发布网站爬取材料价格数据。
3.如权利要求2所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S1中，对搜集的所述材料价格数据进行字段整合、一致性检验、字段和样本删除，最后将不同来源的样本数据进行整合，构建材料价格数据库。
4.如权利要求1所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S2中，对材料名称进行标准化处理，并建立其与国标分类表和采购分类表的联系，自动添加国标分类标签和采购分类标签。
5.如权利要求1所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S3中，所述材料价格影响因素包括地区、时间、供应商名称、品牌名称、数量、价格类型、价格来源。
6.如权利要求5所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S3中，通过所述系统聚类算法将每一个所述材料价格影响因素划分成5类；所述系统聚类算法包括：
步骤a1:将原始类别作为初始类别数，计算每个类别材料价格的均值，作为各类别中心；
步骤a2:再计算各类别中心之间的距离；
步骤a3:将最短距离的两个类合并成一个新类；
步骤a4:循环步骤a1到步骤a3，由此自下向上聚类，最终分成5种类别。
7.如权利要求1所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S4中，组内方差之和越小，则其对应的材料价格影响因素对材料价格的影响越大，具有更好的属性分类效果。
8.如权利要求7所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S4中，最小的组内方差之和所对应的材料价格影响因素具有最优分类可视化属性。
9.如权利要求1所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S5中，使用频率分布图和概率密度图展示通过筛选得出的材料所有价格的整体分布图；根据步骤S4的排序结果，使用柱状图依次展示每个所述材料价格影响因素的价格变化趋势。
10.如权利要求1所述的多维度材料价格对比分析及可视化展现方法，其中，所述步骤S5中，使用折线图展示具有最优分类可视化属性的材料价格影响因素对应的材料价格与时间/数量之间的关系图。
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