CN109509019A - 房地产项目经营状况监控应用方法、系统及云应用系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种房地产项目经营状况监控应用方法、系统及云应用系统，方法包括：成本管理业务系统实时获取一线基础生产数据，并对其进行处理以得到目标数据，将目标数据传送至云应用系统，以形成动态监控基础数据仓；云应用系统对数据进行分析以得到分析结果，并将其通过云应用首页和动态监控首页进行展示；云应用系统接收用户的登录操作，以使得用户进行查看。实施本发明实施例，利用大数据应用进行房地产项目经营状况监控，完全替代了人工分析，效率得到巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果，保证了监控的全面性和实时性；实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
Description
技术领域
本发明涉及大数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法、系统及云应用系统。
背景技术
房地产项目属于大型投资类项目，项目涉及投资金额大，开发环节多、建设周期长。房地产项目的特性导致项目整体经营状况受多种因素影响，除政策条件外，市场整体水平、企业内部管理水平是影响项目经营情况的最主要因素，而对此类影响因素的全面监控能有效提升项目经营水平，改善企业管控能力，因此目前各房地产企业均执行有不同深度的动态监控体系。
目前行业内普遍所采用的监控手段主要为月报形式，通过人工统计计算，对企业的所有项目收入、成本数据进行汇总分析，此类方式存在以下不足：
1、当企业规模达到一定程度，项目数量不断增大，将导致需统计的项目各类生产数据体量庞大，人工统计费时费力，效能低下；
2、数据的统计仅仅为对生产数据的反馈，而要想从数据中发现管理问题及方向，则需对数据进行多维度的运算分析，因数据量大、数据类型多种多样，导致人工操作可分析的维度有限，无法保证监控的全面性；
3、受数据体量及工作效率的影响，当前行业所采用的监控模式普遍以月度为单位，每月统计数据并加以分析形成书面报告。以月度为单位导致监控的及时性存在不足，发现问题无法及时进行预警处理，降低了监控工作的价值。
因此，要实现对企业各房地产项目数据的多维度实时动态监控，则必然要采用更加智能更加高效的监控手段，从而全面的提升动态监控的价值。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法、系统及云应用系统，以解决人工无法完成海量数据的统计分析、人工操作无法保证监控的全面性、无法实时监控以及人工监控影响监控的有效性等问题。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法，包括：
成本管理业务系统实时获取一线基础生产数据，并对所述基础生产数据进行处理以得到目标数据；
所述成本管理系统将所述目标数据传送至云应用系统，以形成动态监控基础数据仓；
所述云应用系统对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
所述云应用系统接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
作为本申请一种优选的实施方式，所述基础生产数据包括目标收入、目标成本、动态收入、动态成本、不含税目标成本、科目目标成本、科目动态成本、目标/动态净利润、目标/动态销售净利润、项目/产品建筑面积、项目/产品可售面积中的一种或多种。
作为本申请一种优选的实施方式，对所述基础生产数据进行筛查处理以得到目标数据，具体包括：
所述成本管理业务系统对所述基础生产数据进行异常筛查，以得到所述目标数据。
作为本申请一种优选的实施方式，所述云应用系统对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页进行展示具体包括：
所述云应用系统结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
所述云应用系统测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
所述云应用系统测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
所述云应用系统将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用系统，包括成本管理业务系统和云应用系统。其中，所述成本管理业务系统用于：
实时获取一线基础生产数据，对所述基础生产数据进行处理以得到目标数据，并将所述目标数据传送至云应用系统，以形成动态监控基础数据仓；
所述云应用系统用于：
对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
作为本申请一种优选的实施方式，所述成本管理业务系统具体用于：
对所述基础生产数据进行异常筛查，以得到所述目标数据。
作为本申请一种优选的实施方式，所述云应用系统具体用于：
结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
第三方面，本发明实施例还提供了一种云应用系统，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行以下步骤：
接收成本管理业务系统发送的目标数据，以形成动态监控基础数据仓；
对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
作为本申请一种优选的实施方式，所述目标数据由所述成本管理业务系统对基础生产数据进行异常筛查所得。
作为本申请一种优选的实施方式，所述处理器还被配置用于调用所述程序指令，执行以下步骤：
结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
实施本发明实施例，利用大数据应用进行房地产项目经营状况监控，完全替代了人工分析，效率得到巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果，保证了监控的全面性和实时性；实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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是本发明第一实施例提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法的示意流程图；
图2是云应用首页的界面图；
图3是动态监控首页的界面图；
图4是动态监控-利润监控首页的界面图；
图5是动态监控-动态预亏首页的界面图；
图6是动态监控-利润下滑页的界面图；
图7是动态监控-成本超支页的界面图；
图8是动态监控-收入下降页的界面图；
图9是动态监控-项目监控页的界面图；
图10是本发明第一实施例提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用系统的结构示意图；
图11是本发明第一实施例提供的云应用系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，是本发明第一实施例所提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法的流程示意图，如图所示，该方法可以包括如下步骤：
S101，成本管理业务系统实时获取一线基础生产数据，并对基础生产数据进行处理以得到目标数据。
具体地，基于企业的成本管理业务系统，实时获取一线基础生产数据，对基础生产数据进行异常筛查，以得到目标数据。
其中，基础数据主要由房地产项目开发建设过程中不断发生的商品房销售、施工采购、合同款项支付以及对未来成本需求的预估等，主要包括以下数据：
①目标收入：项目规划阶段，基于市场状况对项目收入的预估值；
②目标成本：项目规划阶段，基于项目的规划条件对项目成本的预估值，作为项目成本管理的目标；
③动态收入：项目开发过程中，根据当前项目实际销售情况对项目总收入的预估值；
④动态成本：项目开发过程中，根据当前项目实际成本发生情况及对项目后期成本需求判断而估算的项目总成本；
⑤不含税目标成本：项目目标成本去除税金及所得税，从管理可控维度约定项目成本管理目标；
⑥科目目标成本：基于房地产项目成本的特点，以特定类别视为一个科目，将所有此类发生的成本列入到该科目下，汇总计算该科目成本的管控上限；
⑦科目动态成本：项目建筑过程中，基于某科目已发生的合同等对该科目所有成本进行的预估；
⑧目标/动态净利润：目标收入-目标成本(动态收入-动态成本)
⑨目标/动态销售净利润率：目标净利润/目标收入(动态净利润/动态收入)
⑩项目/产品建筑面积：依据项目规划条件，项目(或某种类型产品)可建设的所有实体建筑的建筑面积之和；
项目/产品可售面积：依据项目规划条件，项目(或某种类型产品)可取得房地产销售许可证的建筑面积之和。
S102，成本管理系统将目标数据传送至云应用系统，以形成动态监控基础数据仓。
S103，云应用系统对动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示。
在云应用系统上形成动态数据仓之后，云应用系统可对上述基础生产数据进行深度逻辑应用，并将深度逻辑应用的结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示。下面分别对云应用首页和动态监控首页所涉及的内容进行详细说明：
一、云应用首页
A、结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线。计算逻辑如下：
①动态平均利润＝所有项目的动态利润之和/该省所有项目的动态收入之和；
②目标收入：基于项规划情况及市场状况对项目收入的预估值；
③目标成本：基于项目的规划条件对项目成本的预估值，作为项目成本管理的目标；
④动态收入：根据当前项目实际销售情况对项目总收入的预估值；
⑤动态成本：根据当前项目实际成本发生情况及对项目后期成本需求判断而估算的项目总成本；
B、测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程。计算逻辑如下：
①总收入＝所有项目的动态收入之和；总成本＝所有项目的动态成本之和；
②同纬度界定规则：起始月与当前月均存在动态收入与动态成本数据的项目；
C、测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平。计算逻辑如下：
①主力产品阶段规则：计算各项目同类产品收入总和，筛选收入总和最高前五种产品；
②单方收入＝各项目同类产品收入总和/各项目同类产品可售面积总和；
③可售单方成本＝各项目同类产品可售成本总和/各项目同类产品可售面积总和；
④建筑单方成本＝各项目同类产品建筑成本总和/各项目同类产品建筑面积总和；
⑤建造单方成本＝(各项目同类产品建筑成本总和-各项目同类产品土地成本总和-所得税-税金-管理费-营销费-财务费-开发间接费)/各项目同类产品建筑面积总和；
⑥规费水平＝各项目行政规划总和/各项目建筑面积总和；
⑦四费水平＝各项目(管理费+营销费+财务费+开发间接费)/各项目建筑面积总和。
二、动态监控首页
实时反馈监控总项目数量，整体收入、成本、利润情况，并定性“收入下降、利润下滑、成本超支、动态预亏”四类具体管控问题，直观监控各类问题涉及的项目数量、占比、环比发展情况等，并以地图形式反馈问题所涉及的地区(最细一级至地级市)，同时针对利润及四类管控问题进行专项监控，主要包括：
(1)利润监控
实时反馈监控范围内所有项目的利润、利润率情况，并通过利润率排名，发现最好、最差项目。同时，通过对不同项目性质、地理位置差异以及不同的产品构成的差别对比分析，反馈不同项目类型的不同利润率建议值。
①区域/片区/项目利润率排名：平均利润率＝【(区域/片区/项目)总收入-(区域/片区/项目)总成本】/(区域/片区/项目)总收入，按利润率高低进行排名；
②项目类型筛选：分一、二、三、四、五线城市；分常规、特殊类项目；分别墅、高层住宅、商业、地下室等；
③建议利润率：同类型项目或产品利润率较高前60％项目的临界利润率绝对值。
(2)动态盈亏
实时反馈监控范围出现动态利润为负的项目整体情况，并定量分析主要影响因素，并通过特定逻辑比对，发现并预警可能出现预亏损的项目。
①预亏判定规则：动态利润率<0；
②预亏项目占比：动态预亏项目数/总监控项目数；
③动态预亏前五项目：动态利润率<0，且最低的前五个项目；
④新增动态预亏项目：上月动态利润率>0,本月动态利润率<0项目；
⑤动态预亏预警项目：本月动态利润率<3％,且连续两月收入下降；
⑥亏损改善项目：亏损金额本月较上月减少；
⑦亏损恶化项目：亏金额较上月增加；
⑧目标预亏影响因素占比：动态预亏项目中目标阶段已经预亏的金额之和/本月动态预亏项目预亏损金额总和；
⑨可售面积减少因素占比：动态预亏项目中因可售面积减少导致收入减少金额之和/本月动态预亏项目预亏损金额总和；
⑩动态成本超支因素占比：动态预亏项目中存在动态成本超支金额之和/本月动态预亏项目预亏损金额总和；
目标售价过高因素占比：动态预亏项目中因目标阶段预估售价过高导致收入减少金额之后/本月动态预亏项目预亏损金额总和。
(3)利润下滑
实时反馈监控范围出现动态利润率较原目标利润率下降的项目整体情况，并定量分析主要影响因素，并通过特定逻辑比对，发现并预警可能出现利润下滑的项目。
①利润下滑判定规则：动态利润率-目标利润率<0；
②利润下滑项目占比：利润下滑项目数/总监控项目数；
③利润下滑前五项目：a＝动态利润率-目标利润率<0，且a值最小的前五个项目；
④新增利润下滑：上月动态利润率-目标利润率>0,本月动态利润率-目标利润率<0项目；
⑤利润下滑改善项目：本月动态利润率-目标利润率<0，且本月动态利润率-上月动态利润率>0的项目；
⑥利润下滑恶化项目：本月动态利润率-目标利润率<0，且本月动态利润率-上月动态利润率<0的项目；
⑦利润下滑预警项目：1％>本月动态利润率-目标利润率>0，且连续两月收入下降；
⑧政府限价影响因素占比：利润下滑项目中因政府限价导致收入下降的金额之和/本月利润下滑项目利润下滑金额总和；
⑨可售面积减少因素占比：利润下滑项目中因可售面积减少导致收入减少金额之和/本月利润下滑项目利润下滑金额总和；
⑩动态成本超支因素占比：利润下滑项目中存在动态成本超支金额之和/本月利润下滑项目利润下滑金额总和；
目标售价过高因素占比：利润下滑项目中因目标阶段预估售价过高导致收入减少金额之后/本月利润下滑项目利润下滑金额总和。
(4)成本超支
实时反馈监控范围出现成本超支的项目的整体情况，并定量分析主要影响因素，并通过特定逻辑比对，发现并预警可能出现成本超支的项目。
①成本超支判定规则：动态不含税总成本-目标不含税总成本>0；
②成本超支项目占比：成本超支项目数/总监控项目数；
③成本超支率：(动态不含税总成本-目标不含税总成本)/目标不含税总成本；
④成本超支前五项目：动态不含税总成本-目标不含税总成本>0，且成本超支率最大的前五个项目；
⑤新增成本超支：上月动态不含税总成本-目标不含税总成本<0,本月动态不含税总成本-目标不含税总成本>0的项目；
⑥成本超支改善项目：本月动态不含税总成本-目标不含税总成本>0，且本月动态不含税总成本-上月动态不含税总成本<0的项目；
⑦成本超支恶化项目：本月动态不含税总成本-目标不含税总成本>0，且本月动态不含税总成本-上月动态不含税总成本>0的项目；
⑧成本超支预警项目：1％>(动态不含税总成本-目标不含税总成本)/目标不含税总成本>0，且连续两月成本增加；
⑨投资缺漏因素占比：成本超支项目中因投资阶段成本考虑缺漏导致的成本超支金额之和/本月成本超支项目超支金额总和；
⑩过程成本管控因素占比：成本超支项目中因过程管控不足导致的超支金额之和(不含财务费、营销费、管理部、开发间接费)/本月成本超支项目超支金额总和；
四费管控因素占比：成本超支项目中四费超支金额之和(财务费、营销费、管理部、开发间接费)/本月成本超支项目超支金额总和；
跨期分摊因素占比：成本超支项目中因跨期分摊成本变动导致的成本超支金额之后/本月成本超支项目超支金额总和。
(5)收入下降
实时反馈监控范围出现收入下降的项目的整体情况，并定量分析主要影响因素，并通过特定逻辑比对，发现并预警可能出现收入下降的项目。
①收入下降判定规则：动态总收入-目标总收入<0；
②收入下降项目占比：收入下降项目数/总监控项目数；
③收入偏差率：(动态总收入-目标总收入)/目标总收入；
④收入下降前五项目：动态总收入-目标总收入<0，且收入偏差率最大的前五个项目；
⑤新增收入下降：上月动态总收入-目标总收入>0,且本月动态总收入-目标总收入<0的项目；
⑥收入下降改善项目：本月动态总收入-目标总收入<0，且本月动态总收入-上月动态总收入>0的项目；
⑦收入下降恶化项目：本月动态总收入-目标总收入<0，且本月动态总收入-上月动态总收入<0的项目；
⑧收入下降预警项目：-1％>(动态总收入-目标总收入)/目标总收入<0，且连续两月收入降低；
⑨政府限价影响因素占比：收入下降项目中因政府限价导致收入下降的金额之和/本月收入下降项目下降金额总和；
⑩可售面积减少因素占比：收入下降项目中因可售面积减少导致收入减少金额之和/本月收入下降项目下降金额总和；
目标售价过高因素占比：收入下降项目中因目标阶段预估售价过高导致收入减少金额之后/本月收入下降项目下降金额总和。
S104，云应用系统接收用户的登录操作，以使得用户查看云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
当用户需要查看时，可登录云应用系统，即可查看其管理范围内所有项目的经营状况监控情况及存在的管理问题。如图2所示，用户登录后，进入云应用首页，在该图中可查看集团主力产品平均水平、集团半年度动态利润率发展曲线以及集团收入、成本发展曲线。进一步地，操作云应用首页便可进入如图3所示的动态监控首页，用户只需按动态监控首页的提示进行操作便可进入如图4到9所示的动态监控-利润监控首页、动态监控-动态预亏首页、动态监控-利润下滑页、动态监控-成本超支页、动态监控-收入下降页以及动态监控-项目监控页，从而查看用户想要了解的内容。
实施本发明实施例所提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法，利用大数据应用进行房地产项目经营状况监控，完全替代了人工分析，效率得到巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果，保证了监控的全面性和实时性；实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
即，本发明实施例的方法具备以下优势：
1、具备更直观的展现形式，能结合地图、指标图等形式形象反映各类项目的经营状况及分布区间，支撑投资决策；
2、对房地产项目收入、成本等数据进行深入后台运算，发现数据间逻辑联系，总结管理问题，提示管理方向；
3、完全替代了人工分析，效率巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果；
4、实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
相应地，在上述实施例所提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法的基础上，本发明实施例还提供了一种基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用系统。请参考图10，该系统包括成本管理业务系统100和云应用系统200。
其中，成本管理业务系统100，用于：
实时获取一线基础生产数据，对所述基础生产数据进行处理以得到目标数据，并将所述目标数据传送至云应用系统，以形成动态监控基础数据仓；
云应用系统200用于：
对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
具体地，成本管理业务系统100用于对所述基础生产数据进行异常筛查，以得到所述目标数据。
具体地，云应用系统200用于：
结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
需要说明的是，关于本实施例中应用系统的其它细节以及具体工作流程，请参考前述方法实施例部分的描述，在此不再赘述。
实施本发明实施例所提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用系统，利用大数据应用进行房地产项目经营状况监控，完全替代了人工分析，效率得到巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果，保证了监控的全面性和实时性；实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
即，本发明实施例的系统具备以下优势：
1、具备更直观的展现形式，能结合地图、指标图等形式形象反映各类项目的经营状况及分布区间，支撑投资决策；
2、对房地产项目收入、成本等数据进行深入后台运算，发现数据间逻辑联系，总结管理问题，提示管理方向；
3、完全替代了人工分析，效率巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果；
4、实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
进一步地，在上述实施例所提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法及系统的基础上，本发明另一实施例还提供了一种云应用系统。如图11所示，该云应用系统，可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行：
接收成本管理业务系统发送的目标数据，以形成动态监控基础数据仓；其中，目标数据由所述成本管理业务系统对基础生产数据进行异常筛查所得；
对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
进一步地，所述处理器101还被配置用于调用所述程序指令执行：
结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器、键盘及扬声器等。
该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法的实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
实施本发明实施例所提供的云应用系统，利用大数据应用进行房地产项目经营状况监控，完全替代了人工分析，效率得到巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果，保证了监控的全面性和实时性；实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
即，本发明实施例的方法具备以下优势：
1、具备更直观的展现形式，能结合地图、指标图等形式形象反映各类项目的经营状况及分布区间，支撑投资决策；
2、对房地产项目收入、成本等数据进行深入后台运算，发现数据间逻辑联系，总结管理问题，提示管理方向；
3、完全替代了人工分析，效率巨大提升，原始数据变化则即时反馈分析结果；
4、实现了监控工作智能化，排除了人员素质差异影响。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用方法，其特征在于，包括：
成本管理业务系统实时获取一线基础生产数据，并对所述基础生产数据进行处理以得到目标数据；
所述成本管理系统将所述目标数据传送至云应用系统，以形成动态监控基础数据仓；
所述云应用系统对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
所述云应用系统接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础生产数据包括目标收入、目标成本、动态收入、动态成本、不含税目标成本、科目目标成本、科目动态成本、目标/动态净利润、目标/动态销售净利润、项目/产品建筑面积、项目/产品可售面积中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述基础生产数据进行筛查处理以得到目标数据，具体包括：
所述成本管理业务系统对所述基础生产数据进行异常筛查，以得到所述目标数据。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述云应用系统对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页进行展示具体包括：
所述云应用系统结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
所述云应用系统测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
所述云应用系统测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
所述云应用系统将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
5.一种基于大数据挖掘技术的房地产项目经营状况监控应用系统，包括成本管理业务系统和云应用系统，其特征在于，所述成本管理业务系统用于：
实时获取一线基础生产数据，对所述基础生产数据进行处理以得到目标数据，并将所述目标数据传送至云应用系统，以形成动态监控基础数据仓；
所述云应用系统用于：
对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述成本管理业务系统具体用于：
对所述基础生产数据进行异常筛查，以得到所述目标数据。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述云应用系统具体用于：
结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
8.一种云应用系统，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行以下步骤：
接收成本管理业务系统发送的目标数据，以形成动态监控基础数据仓；
对所述动态监控基础数据仓中的数据进行分析以得到分析结果，并将所述分析结果通过云应用首页和动态监控首页进行展示；
接收用户的登录操作，以使得用户查看所述云应用首页和动态监控首页所展示的内容。
9.如权利要求8所述的云应用系统，其特征在于，所述目标数据由所述成本管理业务系统对基础生产数据进行异常筛查所得。
10.如权利要求8或9所述的云应用系统，其特征在于，所述处理器还被配置用于调用所述程序指令，执行以下步骤：
结合中国地图，测算全国/省/市级范围内监控项目的整体平均利润，支撑下探查看市一级，并形成半年度利润发展曲线；
测算全国/省/市级范围内监控项目的总收入、总成本，并以同维度项目进行月度纵向对比，反馈收入及成本发展过程；
测算全国/省/市级范围内监控项目的主力产品，及其平均单方收入、成本水平；
将半年度利润发展曲线、收入及成本发展过程、平均单方收入、成本水平通过云应用首页进行展示。
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