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华汇工程设计集团股份有限公司
企业华汇工程设计集团股份有限公司成立于2000年，属专业技术服务业，主营建设工程设计。面向客户细分、运营管理、建筑设计等领域提供数据服务，开放勘察类项目客户评价数据（客户细分、运营管理）、住宅建筑设计费分析数据（建筑设计、数据分析）、市政设计类项目客户评价数据（客户评价、风险管理），支撑品质管理与工艺优化。
客户细分运营管理建筑设计专业技术服务高新技术企业
数据集列表
住宅建筑设计费分析数据
通过采集本公司近几年的住宅建筑类设计项目数据，分析近几年设计费用的变化趋势，以及影响费用的主要因素，了解不同地区的费用差异，该项数据对本行业所有企业在住宅建筑类设计项目的设计费定价提供有力支持。1. 数据收集与整理：采集本公司近几年的住宅建筑类设计项目数据，包括设计费、项目规模、工程阶段、项目来源、项目地点、项目年份等信息，并对所获数据进行清洗、处理和整理。
2. 数据加工：对设计费数据进行初步的数据探索性分析，了解数据的分布、特征间关系以及可能存在的模式。
3. 特征选择与变换：从初始数据中选择对有用的特征，并进行适当的变换和处理。
4. 建立线性回归模型：基于特征选择的结果，选定合适的线性回归模型结构，设计费=a+b*规模数+c*项目来源*规模数+d*项目地点+e*工程阶段，例如，当项目来源为委托时，规模数每增加1平方米，设计费增加b+c元。
5. 模型训练：利用已有数据对选定的线性回归模型进行训练。
6. 模型评估：采用交叉验证等方法，对模型的准确性进行评估。
7. 模型优化：基于训练和评估结果，对模型的参数和结构进行调整，以提升模型的预测能力和稳定性。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-14 更新420
建筑设计类项目客户评价数据
通过聚类算法对客户进行细分和评价，同时为不同类型的客户提供差异化的运营管理建议，为公司基于客户需求的运营管理提供了指导和参考。这种方法有助于企业更好地管理风险和回报，提高经营效率，以满足不同客户群体的需求，从而为企业的长期成功和可持续增长提供了支持。1.数据采集：收集近三年的建筑设计类项目数据，包括合同额、项目地点、甲方单位、合同状态、中标情况、项目来源、开票和收款等信息。
2. 数据预处理：利用这些数据计算客户评价体系变量，包括客户价值指标（合同额、合同数）、客户潜力指标（中标率、委托率）和客户行为指标（合同作废率、合同生效率及合同回款率、应收款账期超期率）。
3. 数据分析：使用K-means算法对客户进行合理的分类，将客户分为不同群体，如低价值高信用、高价值高信用、低价值低信用及高价值低信用等。
4. 数据应用：对于高价值低潜力低信用客户群体，企业需要重点关注，并采取针对性的营销管理措施，以加强对这类客户的应收账款跟踪和管理，从而提高经营效率和降低风险。
这有助于企业更好地了解客户，并根据不同客户群体的需求采取相应的战略，以实现更有效的运营管理和风险控制。
浙江省数据知识产权登记平台2023-10-28 更新230
湖水化学需氧量预测数据
通过物联网传感器实时监控观测点的数据，了解湖水中的化学需氧量(COD)变化趋势和异常情况，并对湖水污染进行监测，为海绵城市服务平台提供强有力的数据支持。这将为海绵城市的管理和规划提供重要支持，有助于保护湖泊生态，预防环境污染，并促进城市的可持续发展。1. 数据收集与整理：利用物联网传感器实时收集湖水COD数据以及相关变量数据，包括悬浮物、氨氮等，并对所获数据进行清洗、处理和整理。
2. 数据探索：对COD数据进行初步的数据探索性分析，了解数据的分布、特征间关系以及可能存在的模式。
3. 特征选择与变换：从初始数据中选择对有用的特征，并进行适当的变换和处理。
4. 建立线性回归模型：基于特征选择的结果，选定合适的线性回归模型结构,COD=a+b*氨氮+c*悬浮物，其中，b>0,表示湖水中的氨氮含量每上升1(mg/l)，COD就会上升b(mg/l)；c>0,表示湖水中的悬浮物每上升1(mg/l)，COD就会上升c(mg/l)。
5. 模型训练：利用已有数据对选定的线性回归模型进行训练。
6. 模型评估：采用交叉验证等方法，对模型的准确性进行评估。
7. 模型优化：基于训练和评估结果，对模型的参数和结构进行调整，以提升模型的预测能力和稳定性。
8. 数据应用：运用所建立的COD回归模型，预测和分析未来一段时间内湖水的COD变化。
综上所述，我们能够建立可靠的统计学模型，用于预测湖水COD数据。这将为海绵城市服务平台提供强有力的数据支持。
浙江省数据知识产权登记平台2023-10-06 更新300
市政设计类项目客户评价数据
通过聚类算法对客户进行细分和评价，同时为不同类型的客户提供差异化的运营管理建议，为公司基于客户需求的运营管理提供了指导和参考。这种方法有助于企业更好地管理风险和回报，提高经营效率，以满足不同客户群体的需求，从而为企业的长期成功和可持续增长提供了支持。1.数据采集：收集近三年的市政设计类项目数据，包括合同额、甲方单位、合同状态、开票和收款等信息。
2. 数据预处理：利用这些数据计算客户评价体系变量，包括客户价值指标（合同额、合同数）和客户行为指标（应收款、合同回款率及应收款账期超期率）。
3. 数据分析：使用K-means算法对客户进行合理的分类，将客户分为不同群体，如低价值高信用、高价值高信用、低价值低信用及高价值低信用等。
4. 数据应用：对于高价值中信用以及中价值低信用客户群体，企业需要重点关注，并采取针对性的营销管理措施，以加强对这类客户的应收账款跟踪和管理，从而提高经营效率和降低风险。
这有助于企业更好地了解客户，并根据不同客户群体的需求采取相应的战略，以实现更有效的运营管理和风险控制。
浙江省数据知识产权登记平台2023-10-28 更新290
勘察类项目客户评价数据
通过聚类算法对客户进行细分和评价，同时为不同类型的客户提供差异化的运营管理建议，为公司基于客户需求的运营管理提供了指导和参考。这种方法有助于企业更好地管理风险和回报，提高经营效率，以满足不同客户群体的需求，从而为企业的长期成功和可持续增长提供了支持。1.数据采集：收集近三年的勘察类项目数据，包括合同额、项目地点、甲方单位、合同状态、开票和收款等信息。
2. 数据预处理：利用这些数据计算客户评价体系变量，包括客户价值指标（合同额、合同数）和客户行为指标（合同作废率、合同生效率及合同回款率）。
3. 数据分析：使用K-means算法对客户进行合理的分类，将客户分为不同群体，如低价值高信用、高价值高信用、低价值低信用及高价值低信用等。
4. 数据应用：对于高价值低信用客户群体，企业需要重点关注，并采取针对性的营销管理措施，以加强对这类客户的应收账款跟踪和管理，从而提高经营效率和降低风险。
这有助于企业更好地了解客户，并根据不同客户群体的需求采取相应的战略，以实现更有效的运营管理和风险控制。
浙江省数据知识产权登记平台2023-10-27 更新610
湖水浊度预测数据
通过物联网传感器实时监控观测点的数据，了解湖水中的浊度变化趋势和异常情况，并对湖水污染进行监测，为海绵城市服务平台提供强有力的数据支持。这将为海绵城市的管理和规划提供重要支持，有助于保护湖泊生态，预防环境污染，并促进城市的可持续发展。1. 数据收集与整理：利用物联网传感器实时收集湖水浊度数据以及相关变量数据，包括悬浮物、氨氮等。随后，对所获数据进行清洗、处理和整理，处理缺失值和异常值等。
2. 数据探索：对浊度数据进行初步的数据探索性分析，借助散点图、相关系数等工具了解数据的分布、特征间关系以及可能存在的模式。
3. 特征选择与变换：从初始数据中选择对问题有用的特征，并进行适当的变换和处理，以提升模型性能并减少过拟合的风险。
4. 建立线性回归模型：基于特征选择的结果，选定合适的线性回归模型结构。
5. 模型训练：利用已有数据对选定的线性回归模型进行训练。
6. 模型评估：采用交叉验证等方法，对模型的准确性进行评估。
7. 模型优化：基于训练和评估结果，对模型的参数和结构进行调整，以提升模型的预测能力和稳定性。
8. 数据应用：运用所建立的浊度回归模型，预测和分析未来一段时间内湖水的浊度变化。
综上所述，通过以上流程，我们能够建立可靠的统计学模型，用于预测湖水浊度数据。这将为海绵城市服务平台提供强有力的数据支持。
浙江省数据知识产权登记平台2023-09-19 更新90