分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】为满足电网公司针对新能源项目投资进行管控的需要, 尝试基于电网公司内部大数据, 建立面向新能源项目投资效益评价的数据抽取方法和评价指标体系。【方法】基于电网公司SG-ERP 系统架构, 构建面向大数据应用的数据管理体系, 提出基于Golden Gate 的评价数据抽取方法, 建立覆盖项目经济、社会、环境效益,及项目决策期、建设期和运营期的全过程评价指标体系, 并辅以Delphi 法进行验证。【结果】通过实证得到指标变异系数权重和Y 市电网公司2015 年新能源项目投资的经济、社会和环境效益得分。【局限】量化评价指标时采取的分类标准可进一步细化。【结论】本研究方案可实现电力新能源项目投资效益全过程的评价, 数据抽取方法、评价指标体系和权重算法具有一定的推广价值。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】在构建光伏项目投资风险监测模型的过程中, 为了甄选面向互联网金融平台的大数据应用监测指标, 尝试提出系统的甄选方案并结合实际案例进行验证。【方法】应用大数据监测模型, 整合Solarbao 平台多源异构数据, 以专家判断为项目投资风险分析依据, 运用CHAID 决策树归纳多维监测指标组合, 并运用R-Q 型因子分析方法提炼识别投资风险的关键指标。【结果】得到8 条监测光伏项目投资风险的指标组合和10 项识别投资风险的关键指标。【局限】R-Q 型因子分析中的专业指标有待进一步细分并形成动态更新机制。【结论】该甄选方案能够满足大数据监测模型对指标采集的要求, 对投资者评估光伏项目风险、平台筛选合适项目以及监管部门排查该领域系统性风险具有借鉴意义。