一种项目物资采购数据智能分析方法、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种项目物资采购数据智能分析方法、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、在当前的业务环境中，需求计划管理分析工作显得尤为重要。然而，现阶段的需求计划管理分析工作仍面临诸多挑战。具体表现在以下方面：

2、1、大量简单、重复性工作依赖人工完成，信息自动化程度低：在许多组织和行业中，存在着大量的简单和重复性工作，这些工作通常包括数据录入、文件整理、信息核对等。这些任务往往对专业技能要求不高，但需要投入大量的人力和时间。由于信息自动化程度低，这些工作通常由人工手动完成，具体表现为：

3、数据录入：工作人员需要手动将纸质文件或电子文档中的信息输入到数据库或电子表格中。

4、文件整理：对大量文件进行分类、归档和备份，这一过程需要仔细核对信息，确保文件的安全和可追溯性。

5、信息核对：对比不同数据源的信息，确保数据的准确性和一致性。这种依赖人工完成的工作模式不仅效率低下，而且容易出错，同时也不利于员工的职业发展和技能提升。

6、2、统计、分析工作耗时长、难度大：在数据驱动的决策环境中，统计和分析工作是至关重要的。然而，这些工作往往面临着以下挑战：

7、数据量庞大：随着信息技术的快速发展，数据量呈指数级增长，处理和分析这些数据需要大量的计算资源和时间。

8、数据质量参差不齐：数据可能存在缺失、错误或不一致的情况，这增加了数据清洗和预处理的工作量。

9、分析复杂性：统计和分析工作可能涉及复杂的算法和模型，对于非专业人士来说，理解和应用这些工具和模型具有一定的难度。这些因素导致统计和分析工作变得耗时且难度大，需要专业的统计人员或团队来完成。

10、3、缺乏数据挖掘分析：数据挖掘是利用算法和统计方法从大量数据中提取有价值信息的过程。在许多组织中，数据挖掘分析的应用还相对较少，具体原因包括：

11、技术门槛：数据挖掘需要一定的技术知识和专业技能，对于非技术背景的人员来说，掌握这些技能存在一定难度。

12、数据意识不足：组织内部可能缺乏对数据挖掘重要性的认识，导致数据挖掘工作得不到足够的重视和支持。

13、资源限制：数据挖掘往往需要专业的工具和软件，以及一定的计算资源，这些资源的获取和配置可能存在困难。缺乏数据挖掘分析意味着组织无法充分利用手中的数据资源，无法从数据中挖掘出更深层次的价值和洞察，从而限制了决策的科学性和前瞻性。

14、因此，需要对现有技术进行改进。

15、以上信息作为背景信息给出只是为了辅助理解本公开，并没有确定或者承认任意上述内容是否可用作相对于本公开的现有技术。

技术实现思路

1、本发明提供一种项目物资采购数据智能分析方法、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种项目物资采购数据智能分析方法，所述方法包括：

4、采用python技术收集数据并读取指定文件夹下的文件内容；

5、将获取后的数据解析、筛选和整理，得到统计分析数据；

6、对处理后的数据进行分析，得到操作量评估结果；

7、将分析的结果进行可视化展示。

8、进一步地，所述项目物资采购数据智能分析方法中，所述采用python技术收集数据并读取指定文件夹下的文件内容的步骤包括；

9、采用python技术收集数据；

10、遍历文件夹，并读取指定文件夹下的文件内容。

11、进一步地，所述项目物资采购数据智能分析方法中，所述指定文件夹下的文件内容包括框架协议采购表、中标物资清单表和招标物资信息表。

12、进一步地，所述项目物资采购数据智能分析方法中，所述遍历文件夹，并读取指定文件夹下的文件内容的步骤为：

13、采用os模块遍历文件夹，并读取指定文件夹下的文件内容。

14、进一步地，所述项目物资采购数据智能分析方法中，在所述将分析的结果进行可视化展示的步骤之前，所述方法还包括：

15、按设定要求，归纳分析需求的数据。

16、进一步地，所述项目物资采购数据智能分析方法中，所述将分析的结果进行可视化展示的步骤中，展示内容包括：物资编码、标的、物资名称、规格型号、计量单位、标的起始日期、招标有效期、采购级别、平均供货周期、技术规范书共享地址、物资目录、框架协议名称和登记日期。

17、第二方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面提供的项目物资采购数据智能分析方法。

18、第三方面，本发明提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令由计算机处理器执行，以实现如上述第一方面提供的项目物资采购数据智能分析方法。

19、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

20、本发明提供的一种项目物资采购数据智能分析方法、计算机设备及存储介质，通过以python这一计算机技术代替人工收集和统计汇总数据，可减轻对人工的依赖，降低人工劳动强度，提高数据处理效率和准确度。可定期自动导出相关关联数据信息，对于已失效的框架物资信息进行替换更新，对需求计划预测数据进行对比核准；定期自动统计网、省级框架物资申购数据，自动计算需求计划准确率；归纳、细化需求计划管理工作的相关数据，为提升需求计划准确率提供数据支撑；自动输出每月的网、省公司生效框架物资编码表、需求预测统计表、需求计划明细单表（含电子商城）、需求计划准确率管控表，生成分析报告。

21、本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。

技术特征：

1.一种项目物资采购数据智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的项目物资采购数据智能分析方法，其特征在于，所述采用python技术收集数据并读取指定文件夹下的文件内容的步骤包括；

3.根据权利要求2所述的项目物资采购数据智能分析方法，其特征在于，所述指定文件夹下的文件内容包括框架协议采购表、中标物资清单表和招标物资信息表。

4.根据权利要求1所述的项目物资采购数据智能分析方法，其特征在于，所述遍历文件夹，并读取指定文件夹下的文件内容的步骤为：

5.根据权利要求1所述的项目物资采购数据智能分析方法，其特征在于，在所述将分析的结果进行可视化展示的步骤之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的项目物资采购数据智能分析方法，其特征在于，所述将分析的结果进行可视化展示的步骤中，展示内容包括：物资编码、标的、物资名称、规格型号、计量单位、标的起始日期、招标有效期、采购级别、平均供货周期、技术规范书共享地址、物资目录、框架协议名称和登记日期。

7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的项目物资采购数据智能分析方法。

8.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令由计算机处理器执行，以实现如权利要求1-6中任一项所述的项目物资采购数据智能分析方法。

技术总结本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种项目物资采购数据智能分析方法、计算机设备及存储介质，包括：采用Python技术收集数据并读取指定文件夹下的文件内容；将获取后的数据解析、筛选和整理，得到统计分析数据；对处理后的数据进行分析，得到操作量评估结果；将分析的结果进行可视化展示。本发明通过以Python这一计算机技术代替人工收集和统计汇总数据，可减轻对人工的依赖，降低人工劳动强度，提高数据处理效率和准确度，有利于从数据中挖掘出更深层次的价值和洞察。技术研发人员：邵江华,黄书俊,张雷,李小兵,黎玉青,莫灿明,黎卓伟,高璐,李蹊,袁裕威受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司东莞供电局技术研发日：技术公布日：2024/12/2