龙德工程经营部数据分析流程
数据开发流程
原始数据：
从政府公布的网站上，人工下载招标文件，中标文件。
数据格式：
数据库中没有的数据，利用Python进行数据清洗，将数据根据对应字段录入数据库。
数据分析：
相关性分析，回归分析，构建量化模型。实现功能：填入相应字段对应的数据，即可预测出下浮率。
确定报价：
根据下浮率和报价公式预测报价。
数据可视化：
利用数据库中的数据进行可视化，制定数据分析报告。
网页共享：
暂时还不需要实现网页的功能，预测软件仅在公司内部使用。
本周工作任务：
1、许部安排人员将上个月的所有商业标建立文件夹，按照投标文件，中标文件的方式，统一保存。
2、搭建MySql关系数据库。
主表：
| 项目名称 | 日期 | 最高报价HighestOfferPrice | 最高限价HighestRuledPrice | 最高限价下浮率H_Rate | 中标下浮率Z_Rate | 中标出球Ball | 中标K值 | 开标地点Place | 投标方法Method | 资质要求QualificationRequirement | 开标类型TypeOfBidOpening | 投标类型TypeOfTender | h值 |
|---|
副表：
| 项目名称 | 企业名称 | 企业法定代表人姓名 | 匹配资质 | 投标担保 | 项目负责人姓名 | 项目负责人注册证号 | 安考证号 | 投标文件识别码 | 资格审查结果 | 投标文件解密状态 信用总分 | 信用档次 | 信用专业分 | 资质分 | 投标报价 | 扣分系数 | 投标报价得分 | 投标总得分 | 报价排名 | 是否入选 | 是否不良行为 | 是否有效标 | 无效标原因 | 评标结果 | 中标候选人 | 是否中标单位 |
|---|
3、技术人员利用Python将招标文件.pdf,中标文件.xlsx（此表第一列应该加入项目名称）中的文字进行扫描，将相关信息录入数据库。
本周工作分工：
1、商业标文件汇总（许晓纯）
2、工程设计文档（何子轩）
3、MySql数据库的搭建（黄海军）
4、汇总文件扫描，相应字段录入excel（何子轩、王飞飞、黄海军）
5、相同分数情况下，最低报价的理论推导并记录成工作手册，用于程序设计。（王飞飞、何子轩）
