【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及工程造價指標數據治理，尤其是涉及一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法。
技術介紹
1、工程造價指標數據治理方法主要包括數據收集、結構化處理、權重分布、動態因子修正以及指標指數測算。
2、現有技術中，在cos文件入庫前需根據用戶需求手動匹配好單項工程及其單位工程，系統無法按既定模板自動調整順序，且數據只能根據清單編碼和名稱判斷歸集科目，自動歸集成功率較低，且出錯率較高，需要大量的人工干預，用戶體驗感比較差，為此我們提出了一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法用于解決上述問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是為了解決現有技術中存在在cos文件入庫前需根據用戶需求手動匹配好單項工程及其單位工程，系統無法按既定模板自動調整順序，且數據只能根據清單編碼和名稱判斷歸集科目，自動歸集成功率較低，且出錯率較高，需要大量的人工干預，用戶體驗感比較差的缺點，而提出的一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法。
2、本申請提供的一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法采用如下的技術方案：
3、一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法，包括以下步驟：
4、s1：準備治理系統，所述治理系統包括數據收集模塊，所述數據收集模塊連接有數據管理模塊和歷史數據模塊，所述歷史數據模塊連接有監控模塊，所述監控模塊連接有可視化模塊，所述可視化模塊與數據管理模塊連接，所述數據管理模塊連接有數據清洗模塊，所述數據清洗模塊連接有數據維護模塊和ai識
5、s2：首先，通過數據收集模塊對工程造價數據進行采集，明確數據來源，并對數據進行標準化處理，通過數據管理模塊完成數據導入、導出和存儲，數據清洗模塊對采集的工程造價數據進行清洗，去除無效數據，通過數據維護模塊對數據進行定期更新維護，并通過安全模塊和備份模塊對數據進行訪問控制以及備份；
6、s3：然后，ai識別模塊對處理后的數據進行收集，并通過ai技術對數據進行識別，通過組合模塊將數據組合成完整的單項工程，并通過自動匹配模塊自動匹配到專業工程，然后通過入庫模塊對數據進行入庫歸集處理，同時通過共享模塊將工程造價數據上傳至發布平臺模塊進行共享，記錄模塊對共享數據實時記錄；
7、s4：最后，通過反饋模塊建立數據治理的反饋機制，收集用戶和利益相關者的意見和建議，根據反饋意見和建議通過優化模塊不斷優化數據治理流程，通過更新模塊對治理技術和方法進行實時更新。
8、進一步地，所述數據清洗模塊包括校驗單元和無效處理單元，所述校驗單元與無效處理單元連接。
9、進一步地，所述歷史數據模塊包括接收單元、機器學習單元和預測單元，所述接收單元與機器學習單元連接，所述機器學習單元與預測單元連接，歷史數據模塊用于分析歷史數據進行工程造價預測。
10、進一步地，所述安全模塊包括數據加密單元、訪問控制單元和審計日志單元，所述數據加密單元與訪問控制單元連接，所述訪問控制單元與審計日志單元連接，安全模塊用于對數據進行加密以及訪問控制。
11、進一步地，所述ai識別模塊用于通過ai技術對處理后的工程造價數據進行識別，并通過組合模塊將數據組合成完整的單項工程，自動匹配模塊用于將數據自動匹配到專業工程。
12、進一步地，所述數據收集模塊用于采集工程造價數據，并確定數據來源，數據清洗模塊用于對收集到的數據進行清洗，去除錯誤和無效數據。
13、進一步地，所述共享模塊包括錄入單元、統一編碼單元和上傳單元，所述錄入單元與統一編碼單元連接，所述統一編碼單元與上傳單元連接，共享模塊用于對工程造價數據進行交換和共享。
14、進一步地，所述監控模塊包括監控單元、分析單元和異常處理單元，所述監控單元與分析單元連接，所述分析單元與異常警示單元連接，監控模塊用于實時監控數據處理流程。
15、進一步地，所述數據收集模塊包括來源識別單元和整合單元，所述來源識別單元與與整合單元連接。
16、進一步地，所述數據管理模塊包括導入單元、導出單元和儲存單元，所述導入單元與導出單元連接，所述導出單元與儲存單元連接，數據管理模用于提供數據管理功能。
17、綜上所述，本申請包括以下至少一種有益技術效果：
18、1.本方案通過ai識別模塊的設置，項目下的單位工程能應用ai技術進行識別，并通過組合模塊組合成完整的單項工程，自動匹配模塊可以自動匹配到專業工程，減少了人工調整的步驟，提升入庫效率；
19、2.本方案通過數據收集模塊的設置，采集工程造價數據，并確定數據來源，根據設定的規則可以對不規范的項目特征描述及材料名稱進行標準化處理。
20、本專利技術能夠在cos文件入庫過程中根據用戶需求自動匹配好單項工程及其單位工程，按既定模板自動調整順序，且能夠對數據進行標準化處理，提高自動歸集成功率，降低出錯率，有效提升了用戶體驗感。
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1.一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述數據管理模塊包括導入單元、導出單元和儲存單元，所述導入單元與導出單元連接，所述導出單元與儲存單元連接，數據管理模用于提供數據管理功能。
3.根據權利要求2所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述數據清洗模塊包括校驗單元和無效處理單元，所述校驗單元與無效處理單元連接。
4.根據權利要求3所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述數據收集模塊包括來源識別單元和整合單元，所述來源識別單元與與整合單元連接。
5.根據權利要求4所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述歷史數據模塊包括接收單元、機器學習單元和預測單元，所述接收單元與機器學習單元連接，所述機器學習單元與預測單元連接，歷史數據模塊用于分析歷史數據進行工程造價預測。
6.根據權利要求5所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征
7.根據權利要求6所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述安全模塊包括數據加密單元、訪問控制單元和審計日志單元，所述數據加密單元與訪問控制單元連接，所述訪問控制單元與審計日志單元連接，安全模塊用于對數據進行加密以及訪問控制。
8.根據權利要求7所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述共享模塊包括錄入單元、統一編碼單元和上傳單元，所述錄入單元與統一編碼單元連接，所述統一編碼單元與上傳單元連接，共享模塊用于對工程造價數據進行交換和共享。
9.根據權利要求8所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述AI識別模塊用于通過AI技術對處理后的工程造價數據進行識別，并通過組合模塊將數據組合成完整的單項工程，自動匹配模塊用于將數據自動匹配到專業工程。
10.根據權利要求9所述的一種基于AI技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述數據收集模塊用于采集工程造價數據，并確定數據來源，數據清洗模塊用于對收集到的數據進行清洗，去除錯誤和無效數據。
...【技術特征摘要】
1.一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述數據管理模塊包括導入單元、導出單元和儲存單元，所述導入單元與導出單元連接，所述導出單元與儲存單元連接，數據管理模用于提供數據管理功能。
3.根據權利要求2所述的一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述數據清洗模塊包括校驗單元和無效處理單元，所述校驗單元與無效處理單元連接。
4.根據權利要求3所述的一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述數據收集模塊包括來源識別單元和整合單元，所述來源識別單元與與整合單元連接。
5.根據權利要求4所述的一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述歷史數據模塊包括接收單元、機器學習單元和預測單元，所述接收單元與機器學習單元連接，所述機器學習單元與預測單元連接，歷史數據模塊用于分析歷史數據進行工程造價預測。
6.根據權利要求5所述的一種基于ai技術的工程造價指標數據治理方法，其特征在于：所述監控模塊包括監控單元、分析單元和異常處理單元，所述監...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王波，曹德文，劉武，王晶，孫國寧，劉永霞，馬愉飛，劉崇斌，范志賢，蕭成英，郭東民，段超逸，賀婷，陸建林，袁沁瑤，陳瑜，周偉坤，肖玲，
申請(專利權)人：廣東廣咨國際信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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