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1，土方開挖的流程
2，挖掘機(jī)的挖掘作業(yè)技巧有哪些
3，如何進(jìn)行業(yè)務(wù)流程分析并優(yōu)化
4，數(shù)據(jù)挖掘有哪些工作流程
5，土方開挖施工方案怎么做啊具體流程是怎樣的呢求高手指教
6，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括哪些

1，土方開挖的流程

一、測(cè)量放線二、原地貌抄測(cè)三、場(chǎng)地平整四、測(cè)量放線五、土方開挖

基坑土方開挖施工方法：（1）熟悉和審查施工圖紙施工圖紙是否完整和齊全；施工圖紙是否符合國(guó)家有關(guān)工程設(shè)計(jì)和施工的方針政策。施工圖紙與其說明書在內(nèi)容上是否一致；施工圖紙及其各組成部分之間有無矛盾和錯(cuò)誤。施工圖紙?jiān)诔叽?，坐?biāo)，標(biāo)高和說明方面是否一致，技術(shù)要求是否明確。對(duì)于工程復(fù)雜，施工難度大和技術(shù)要求高的分部(分項(xiàng))工程，對(duì)現(xiàn)有施工技術(shù)和管理水平能否滿足工程質(zhì)量和工期的要求。（2）組織施工圖會(huì)審，熟悉和審查施工圖為編制施工組織設(shè)計(jì)提供各項(xiàng)依據(jù)。（3）了解建設(shè)場(chǎng)地的地形，工程地質(zhì)和水文地質(zhì)，地下的障礙物狀況和周圍建筑物堅(jiān)固程度，做好現(xiàn)場(chǎng)“四通一平”，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)內(nèi)或周邊線路，管線制定方案，采取保護(hù)性的措施。（4）編制施工圖預(yù)算和施工預(yù)算。（5）根據(jù)工程規(guī)模，結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和建設(shè)單位要求，優(yōu)化施工組織設(shè)計(jì)。

土方開挖的流程

2，挖掘機(jī)的挖掘作業(yè)技巧有哪些

（1）挖掘機(jī)的基本作業(yè)過程①挖掘?；痉椒ㄊ莿?dòng)臂斗桿液壓缸置于一定的位置不動(dòng)，只操作鏟斗油缸挖掘手柄，使鏟斗轉(zhuǎn)動(dòng)切削土壤。②回轉(zhuǎn)?；剞D(zhuǎn)過程是在鏟斗裝滿后工作裝置從挖掘面旋轉(zhuǎn)到卸土地點(diǎn)的過程。這一過程要求鏟斗底部一經(jīng)離開挖掘面，便提升動(dòng)臂（或同時(shí)調(diào)整斗桿油缸）與調(diào)整鏟斗轉(zhuǎn)角，以適應(yīng)所要求的卸土高度。當(dāng)鏟斗回轉(zhuǎn)接近裝土車輛時(shí)，松開回轉(zhuǎn)手柄，用回轉(zhuǎn)制動(dòng)器慢慢地制動(dòng)住轉(zhuǎn)臺(tái)，并同時(shí)卸土。應(yīng)當(dāng)注意鏟斗回轉(zhuǎn)到裝土車輛上空時(shí)，回轉(zhuǎn)速度要慢（一般是慣性滑動(dòng)），制動(dòng)不能過猛，避免斗中石塊拋灑出來砸在車輛上造成事故。③卸土。當(dāng)工作裝置基本停穩(wěn)后，翻轉(zhuǎn)鏟斗卸土。卸土操作時(shí)，要求鏟斗中的土石卸下時(shí)的土堆中心對(duì)準(zhǔn)車輛車斗中部。要特別注意掌握鏟斗的卸土高度，切不可高拋高卸，以防砸壞車輛。④返回。卸土完畢后，工作裝置應(yīng)立刻返回挖掘面。返回過程中，鏟斗翻轉(zhuǎn)，然后一邊回轉(zhuǎn)一邊下降動(dòng)臂（有時(shí)還要調(diào)整斗桿油缸），當(dāng)鏟斗對(duì)準(zhǔn)第二次取土點(diǎn)時(shí)，應(yīng)盡快調(diào)整好切削角，使鏟斗切入土中，開始重復(fù)挖掘動(dòng)作。返回過程采用復(fù)合動(dòng)作，動(dòng)作要協(xié)調(diào)，快而準(zhǔn)確。（2）基本挖掘方法液壓挖掘機(jī)基本挖掘方法如圖2-12所示，主要包括以下內(nèi)容：圖2-12 液壓挖掘機(jī)基本挖掘方法①液壓挖掘機(jī)的挖掘作業(yè)主要靠斗桿挖掘。②挖掘較軟的土壤時(shí)，鏟斗的斗齒與地面成45°角切入，斗齒尖對(duì)著挖掘方向，使用全行程淺挖。③液壓挖掘機(jī)履帶的行走方向與土溝的方向一致，行走馬達(dá)位于后方，邊后退邊挖掘。④挖掘作業(yè)應(yīng)從機(jī)架的側(cè)面開始，作業(yè)時(shí)嚴(yán)禁斗齒碰到履帶。⑤深挖時(shí)液壓挖掘機(jī)稍向前傾，保持履帶不露出坡頂。（3）挖掘操作①進(jìn)入作業(yè)狀態(tài)（圖2-13）。進(jìn)入作業(yè)狀態(tài)的液壓挖掘機(jī)，此時(shí)行駛系統(tǒng)置于液壓挖掘機(jī)的后側(cè)，其穩(wěn)定性較行駛系統(tǒng)置于前側(cè)時(shí)更好，并且能對(duì)行駛系統(tǒng)起到保護(hù)作用。圖2-13 進(jìn)入作業(yè)狀態(tài)②操作方向（圖2-14）。液壓挖掘機(jī)沿前后方向進(jìn)行作業(yè)，因?yàn)橐簤和诰驒C(jī)的接地長(zhǎng)度（A）比履帶跨距（B）長(zhǎng)，所以比采取側(cè)向作業(yè)更為穩(wěn)定。圖2-14 挖掘機(jī)沿前后方向進(jìn)行作業(yè)注意：除條件限制必須側(cè)向作業(yè)外，通常應(yīng)當(dāng)保持在液壓挖掘機(jī)前后方向進(jìn)行作業(yè)。③避免不穩(wěn)定狀態(tài)的作業(yè)。液壓挖掘機(jī)進(jìn)行作業(yè)時(shí)必須使其處在穩(wěn)定位置，液壓挖掘機(jī)不穩(wěn)定狀態(tài)要絕對(duì)避免。液壓挖掘機(jī)位于平坦地面既能提高作業(yè)效率，又能保證作業(yè)安全，而且還能延長(zhǎng)液壓挖掘機(jī)的使用壽命。兩種不穩(wěn)定的作業(yè)狀態(tài)如圖2-15所示。圖2-15 兩種不穩(wěn)定的作業(yè)狀態(tài)④充分利用挖掘機(jī)的挖掘力。當(dāng)鏟斗油缸與連桿、斗桿油缸與斗桿之間彼此成90°角時(shí)，每個(gè)油缸的挖掘力最大（圖2-16）。圖2-16 挖掘力最大的狀態(tài)用斗桿進(jìn)行挖掘時(shí)，斗桿向前的角度應(yīng)在45°以內(nèi)，向后的角度則應(yīng)在30°以內(nèi)。在這樣的角度范圍內(nèi)，動(dòng)臂與鏟斗同時(shí)作用可以提高作業(yè)效率。

很多技巧，最重要的一點(diǎn)就是挖機(jī)在行抄走的路一定要平，挖襲機(jī)在旋轉(zhuǎn)的時(shí)候，一定要有余地2113，注意安全。有整平技巧，刷坡技巧，修路技術(shù)，挖溝技巧，還有一些5261工作的經(jīng)驗(yàn)技巧，4102做事的方法，你問的是技巧，我給你列綱，具體的你可以私下1653向我請(qǐng)教

沒什么技巧！自己上車練啊！開的熟練了會(huì)干活就行！開這個(gè)就是個(gè)熟練工種！沒什么難的！

挖掘機(jī)的挖掘作業(yè)技巧有哪些

3，如何進(jìn)行業(yè)務(wù)流程分析并優(yōu)化

一個(gè)流程的轉(zhuǎn)變過程，是企業(yè)業(yè)務(wù)從完善不斷走向完美的過程。優(yōu)秀的流程，是一部完整的操作手冊(cè)和作業(yè)文件。關(guān)鍵的業(yè)務(wù)流程是經(jīng)多部門聯(lián)合審議后再確定的，一旦確定，任何個(gè)人不得擅自進(jìn)行更改，只有再次經(jīng)聯(lián)合討論認(rèn)可，才給予修改或更新，同時(shí)做好詳細(xì)記錄，以統(tǒng)一格式發(fā)布。方法：一、業(yè)務(wù)流程挖掘業(yè)務(wù)流程的獲取和定義的主要途徑：1、業(yè)務(wù)部門提出、交流和調(diào)研;2、《安全生產(chǎn)責(zé)任制》和《崗位責(zé)任制》以及貫標(biāo)體系文件中所涉及的相關(guān)崗位業(yè)務(wù)流程;3、廠部下發(fā)的各類文件及相關(guān)規(guī)章制度4、工作成果：形成按業(yè)務(wù)部門和崗位劃分的業(yè)務(wù)流程匯總表二、流程整理及會(huì)審1、根據(jù)上述獲取途徑和工作成果，初步回類和梳理，往除冗余和非業(yè)務(wù)型流程，初步梳理和合并多頭管理的業(yè)務(wù)流程;2、賦予流程編碼;3、確定關(guān)鍵流程;4、形成《部門業(yè)務(wù)流程明細(xì)表》：再次返回各部門，并簽署確認(rèn)表;匯總反饋結(jié)果;整理并匯總，形成《業(yè)務(wù)流程匯總表》第一稿5、第一稿會(huì)審：三、流程圖繪制1、選擇繪制工具、軟件;2、相關(guān)人員的培訓(xùn);3、根據(jù)第二稿，形成《業(yè)務(wù)流程繪制任務(wù)單》;4、對(duì)各部門完成的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行初步檢查(文字錯(cuò)誤、圖形錯(cuò)誤、明顯的業(yè)務(wù)邏輯錯(cuò)誤等);5、檢查完成的流程再次通過各相關(guān)業(yè)務(wù)部門的確認(rèn)，并簽署最終的流程確認(rèn)書;6、結(jié)合會(huì)審第二稿及流程圖(表)，匯總形成第三稿四、關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程和企業(yè)信息化系統(tǒng)的整合1、信息化領(lǐng)導(dǎo)小組及流程管理人員、各相關(guān)業(yè)務(wù)部門及實(shí)施方共同確認(rèn)并完成。2、根據(jù)關(guān)鍵流程及信息化要求，完成業(yè)務(wù)流程的信息化處理

關(guān)于這個(gè)方面的研究有很多。其實(shí)從根本上說，業(yè)務(wù)流程重組是一種獨(dú)立的管理思想，它是企業(yè)為了適應(yīng)市場(chǎng)的變化而進(jìn)行的經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)方式的調(diào)整與變革，是“對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程（process）進(jìn)行根本性（fundamental）地再思考和徹底性（radical）地再設(shè)計(jì)”。業(yè)務(wù)流程重組關(guān)注的是企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，因此一切的“重組”工作全部是圍繞業(yè)務(wù)流程展開的。在erp項(xiàng)目中，bpr的實(shí)施方式總體而言可以分為兩種，一種方法是根據(jù)成熟的erp系統(tǒng)進(jìn)行業(yè)務(wù)流程再造，即按照erp系統(tǒng)各個(gè)功能模塊的劃分，將企業(yè)本身的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)計(jì)和配置；另一種方法是先設(shè)計(jì)好企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程，然后根據(jù)這些業(yè)務(wù)中的各職能部門，選擇相應(yīng)的系統(tǒng)模塊，再進(jìn)行無縫集成。對(duì)于前一種方法，它的優(yōu)點(diǎn)在于可以吸收現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式中的先進(jìn)管理思想和管理理念。因?yàn)榇笮偷膃rp軟件在市場(chǎng)中日漸成熟，各功能模塊的運(yùn)營(yíng)模式和流程關(guān)系在很多企業(yè)中得到了實(shí)踐的證明。但是它的缺點(diǎn)在于，有的企業(yè)在實(shí)施的過程中可能需要進(jìn)行較大的經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)調(diào)整，從而容易對(duì)企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)造成很大的震蕩，由此造成erp項(xiàng)目失敗的例子在國(guó)內(nèi)的企業(yè)中也曾出現(xiàn)過。對(duì)于后一種方法，企業(yè)在上馬erp之前，先對(duì)企業(yè)的主要業(yè)務(wù)流程進(jìn)行再思考與再設(shè)計(jì)，這樣做的優(yōu)點(diǎn)在于可以按照重組后的業(yè)務(wù)流程實(shí)施具有針對(duì)性、客戶化的erp（erp customization）項(xiàng)目。企業(yè)可以從某一家erp供應(yīng)商購(gòu)買所有需要的系統(tǒng)模塊，也可以在多個(gè)軟件供應(yīng)商中選擇“單項(xiàng)最優(yōu)軟件”（best-of-breed applications）進(jìn)行集成，這樣既滿足了自己所需，又可以實(shí)現(xiàn)各個(gè)系統(tǒng)模塊的軟件優(yōu)化。但這一方法的缺點(diǎn)也很明顯，主要是各個(gè)獨(dú)立模塊進(jìn)行集成的難度大，時(shí)間長(zhǎng)，伴隨的風(fēng)險(xiǎn)也就隨之上升，另外還會(huì)增加系統(tǒng)集成服務(wù)的費(fèi)用。但隨著單項(xiàng)最優(yōu)軟件的供應(yīng)商合作意向的加強(qiáng)，他們可以改進(jìn)各自的系統(tǒng)框架，以減少集成和實(shí)施的時(shí)間與成本。

如何進(jìn)行業(yè)務(wù)流程分析并優(yōu)化

4，數(shù)據(jù)挖掘有哪些工作流程

分析方法：數(shù)據(jù)挖掘 · 分類（Classification） · 估計(jì)（Estimation） · 預(yù)測(cè)（Prediction） · 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules） · 聚類（Clustering） · 描述和可視化（Description and Visualization） · 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 方法簡(jiǎn)介： ·分類（Classification）首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對(duì)于沒有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。例子： a. 信用卡申請(qǐng)者，分類為低、中、高風(fēng)險(xiǎn) b. 故障診斷：中國(guó)寶鋼集團(tuán)與上海天律信息技術(shù)有限公司合作，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)鋼材生產(chǎn)的全流程進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)控和分析，構(gòu)建故障地圖，實(shí)時(shí)分析產(chǎn)品出現(xiàn)瑕疵的原因，有效提高了產(chǎn)品的優(yōu)良率。注意：類的個(gè)數(shù)是確定的，預(yù)先定義好的 · 估計(jì)（Estimation）估計(jì)與分類類似，不同之處在于，分類描述的是離散型變量的輸出，而估值處理連續(xù)值的輸出；分類數(shù)據(jù)挖掘的類別是確定數(shù)目的，估值的量是不確定的。例子： a. 根據(jù)購(gòu)買模式，估計(jì)一個(gè)家庭的孩子個(gè)數(shù) b. 根據(jù)購(gòu)買模式，估計(jì)一個(gè)家庭的收入 c. 估計(jì)real estate的價(jià)值一般來說，估值可以作為分類的前一...分析方法：數(shù)據(jù)挖掘 · 分類（Classification） · 估計(jì)（Estimation） · 預(yù)測(cè)（Prediction） · 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules） · 聚類（Clustering） · 描述和可視化（Description and Visualization） · 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 方法簡(jiǎn)介： ·分類（Classification）首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對(duì)于沒有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。例子： a. 信用卡申請(qǐng)者，分類為低、中、高風(fēng)險(xiǎn) b. 故障診斷：中國(guó)寶鋼集團(tuán)與上海天律信息技術(shù)有限公司合作，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)鋼材生產(chǎn)的全流程進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)控和分析，構(gòu)建故障地圖，實(shí)時(shí)分析產(chǎn)品出現(xiàn)瑕疵的原因，有效提高了產(chǎn)品的優(yōu)良率。注意：類的個(gè)數(shù)是確定的，預(yù)先定義好的 · 估計(jì)（Estimation）估計(jì)與分類類似，不同之處在于，分類描述的是離散型變量的輸出，而估值處理連續(xù)值的輸出；分類數(shù)據(jù)挖掘的類別是確定數(shù)目的，估值的量是不確定的。例子： a. 根據(jù)購(gòu)買模式，估計(jì)一個(gè)家庭的孩子個(gè)數(shù) b. 根據(jù)購(gòu)買模式，估計(jì)一個(gè)家庭的收入 c. 估計(jì)real estate的價(jià)值一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數(shù)據(jù)，通過估值，得到未知的連續(xù)變量的值，然后，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值，進(jìn)行分類。例如：銀行對(duì)家庭貸款業(yè)務(wù)，運(yùn)用估值，給各個(gè)客戶記分（Score 0~1）。然后，根據(jù)閾值，將貸款級(jí)別分類。 · 預(yù)測(cè)（Prediction）通常，預(yù)測(cè)是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用于對(duì)未知變量的預(yù)言。從這種意義上說，預(yù)言其實(shí)沒有必要分為一個(gè)單獨(dú)的類。預(yù)言其目的是對(duì)未來未知變量的預(yù)測(cè)，這種預(yù)測(cè)是需要時(shí)間來驗(yàn)證的，即必須經(jīng)過一定時(shí)間后，才知道預(yù)言準(zhǔn)確性是多少。相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）決定哪些事情將一起發(fā)生。例子： a. 超市中客戶在購(gòu)買A的同時(shí)，經(jīng)常會(huì)購(gòu)買B，即A => B(關(guān)聯(lián)規(guī)則) b. 客戶在購(gòu)買A后，隔一段時(shí)間，會(huì)購(gòu)買B （序列分析） · 聚類（Clustering）聚類是對(duì)記錄分組，把相似的記錄在一個(gè)聚集里。聚類和分類的區(qū)別是聚集不依賴于預(yù)先定義好的類，不需要訓(xùn)練集。例子： a. 一些特定癥狀的聚集可能預(yù)示了一個(gè)特定的疾病 b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬于不同的亞文化群聚集通常作為數(shù)據(jù)挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對(duì)客戶響應(yīng)最好？"，對(duì)于這一類問題，首先對(duì)整個(gè)客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然后對(duì)每個(gè)不同的聚集，回答問題，可能效果更好。 · 描述和可視化（Description and Visualization）是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的表示方式。一般只是指數(shù)據(jù)可視化工具，包含報(bào)表工具和商業(yè)智能分析產(chǎn)品（BI）的統(tǒng)稱。譬如通過Yonghong Z-Suite等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的展現(xiàn)，分析，鉆取，將數(shù)據(jù)挖掘的分析結(jié)果更形象，深刻的展現(xiàn)出來。挖掘分類以上七種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘· 直接數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對(duì)剩余的數(shù)據(jù)，對(duì)一個(gè)特定的變量（可以理解成數(shù)據(jù)庫(kù)中表的屬性，即列）進(jìn)行描述。間接數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)中沒有選出某一具體的變量，用模型進(jìn)行描述；而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系。 · 分類、估值、預(yù)言屬于直接數(shù)據(jù)挖掘；后四種屬于間接數(shù)據(jù)挖掘

乖乖隆地洞，我做數(shù)據(jù)分析這么多年，第一次有人這樣問問題的。

5，土方開挖施工方案怎么做啊具體流程是怎樣的呢求高手指教

一個(gè)土方開挖施工方案要包含編制依據(jù)、工程概況、地質(zhì)情況及周圍環(huán)境、施工部署、施工準(zhǔn)備、土方施工、特殊情況的應(yīng)急處理措施、安全管理、文明施工及環(huán)保管理等多方面，這些都是根據(jù)你自己實(shí)際工程的需求來定制的，可以看下91shigong上面介紹的最新施工組織大全，里面就有關(guān)于這方面的很多方案，模版等，我用的就是這套資料，希望能幫到你。

1、施工準(zhǔn)備工作　?。?）勘查現(xiàn)場(chǎng)，清除地面及地上障礙物?！　。?）保護(hù)測(cè)量基準(zhǔn)樁，以保證土方開挖標(biāo)高位置與尺寸準(zhǔn)確無誤?！　。?）備好開挖機(jī)械、人員、施工用電、用水、道路及其他設(shè)施。　　2、清表　　凡工程范圍內(nèi)的表層雜草、塊石、雜物、腐殖土、樹根等均應(yīng)清除干凈，平整壓實(shí)，清理厚度不得小于0.3m，清除出來的廢渣不得隨地棄置，采用自卸汽車外運(yùn)至棄料場(chǎng)?！　?土方開挖　　這里所指土方開挖主要為招標(biāo)人指定范圍內(nèi)的土方開挖，開挖的土方外運(yùn)至招標(biāo)人指定地點(diǎn)，堆土高度不得超過1985黃海高程12.20米。　?。?）施工準(zhǔn)備　　①施工資料準(zhǔn)備：土方開挖受天氣、地質(zhì)條件、及原有建筑物的影響，開挖前應(yīng)做好以下工作：　　a 施工圖紙的審閱、分析，及施工方案的擬定?！　 當(dāng)?shù)氐乃?、氣象條件的了解?！　 施工場(chǎng)地的地質(zhì)條件的了解。　　d 施工范圍內(nèi)的建筑物及管線埋設(shè)情況。　　e 繪制土方開挖的平面圖和橫斷面圖?！　。?）測(cè)量放樣　　利用布設(shè)的臨時(shí)控制點(diǎn)，放樣定出開挖邊線和開挖深度等。在開挖邊線放樣時(shí)，應(yīng)在設(shè)計(jì)邊線外增加30~50cm，并作上明顯的標(biāo)記?；拥撞块_挖尺寸，除建筑物輪廓要求外，還應(yīng)考慮排水設(shè)施和安裝模板等要求?！　。?）土方開挖要求　?、偈┕?zhǔn)備　　a 土方開挖前，應(yīng)根據(jù)施工方案的要求，將施工區(qū)域內(nèi)的地下、地上障礙物清除和處理完畢。　　b 建筑物或構(gòu)筑物的位置或場(chǎng)地的定位控制線（樁）、標(biāo)準(zhǔn)水平樁及開槽的灰線尺寸，必須經(jīng)過檢驗(yàn)合格；并辦完預(yù)檢手續(xù)。　　c 夜間施工時(shí)，應(yīng)有足夠的照明設(shè)施；在危險(xiǎn)地段應(yīng)設(shè)置明顯標(biāo)志，并要合理安排開挖順序，防止錯(cuò)挖或超挖?！　開挖有地下水位的基坑槽、管溝時(shí)，應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)毓こ痰刭|(zhì)資料，采取措施降低地下水位。一般要降至開挖面以下0.5m，然后才能開挖?！　施工機(jī)械進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)所經(jīng)過的道路、橋梁和卸車設(shè)施等，應(yīng)事先經(jīng)過檢查，必要時(shí)要進(jìn)行加固或加寬等準(zhǔn)備工作?！　 選擇土方機(jī)械，應(yīng)根據(jù)施工區(qū)域的地形與作業(yè)條件、土的類別與厚度、總工程量和工期綜合考慮，以能發(fā)揮施工機(jī)械的效率來確定，編好施工方案?！　 施工區(qū)域運(yùn)行路線的布置，應(yīng)根據(jù)作業(yè)區(qū)域工程的大小、機(jī)械性能、運(yùn)距和地形起伏等情況加以確定?！　 在機(jī)械施工無法作業(yè)的部位和修整邊坡坡度、清理槽底等，均應(yīng)配備人工進(jìn)行?！　 機(jī)具：挖土機(jī)械有：挖土機(jī)、推土機(jī)、鐵鍬（尖、平頭兩種）、手推車、小白線或20號(hào)鉛絲和鋼卷尺以及坡度尺等?！　熟悉圖紙，做好技術(shù)交底?！　、诓僮鞴に嚒　工藝流程：　　確定開挖的順序和坡度→分段分層平均下挖→修邊和清底?！　坡度的確定：　　本工程開挖坡度按設(shè)計(jì)要求，若在施工中仍不能確保穩(wěn)定，則跟設(shè)計(jì)方面聯(lián)系，更改開挖方案?！　機(jī)械開挖　　開挖應(yīng)合理確定開挖順序、路線及開挖深度。本工程采用挖掘機(jī)配合堆土機(jī)進(jìn)行開挖，土方開挖宜從上到下分層分段依次進(jìn)行。隨時(shí)作成一定坡勢(shì)，以利泄水。在開挖過程中，應(yīng)隨時(shí)檢查邊坡的狀態(tài)。開挖基坑，不得挖至設(shè)計(jì)標(biāo)高以下，如不能準(zhǔn)確地挖至設(shè)計(jì)基底標(biāo)高時(shí)，可在設(shè)計(jì)標(biāo)高以上暫留一層土不挖，以便在抄平后，由人工挖出。暫留土層挖土機(jī)用反鏟挖土?xí)r，為50cm左右為宜?！　人工修挖　　在機(jī)械施工挖不到的土方，應(yīng)配合人工隨時(shí)進(jìn)行挖掘，并用手推車把土運(yùn)到機(jī)械挖到的地方，以便及時(shí)用機(jī)械挖走。修幫和清底時(shí)在距底設(shè)計(jì)標(biāo)高50cm槽幫處，抄出水平線，釘上小木撅，然后用人工將暫留土層挖走，水泥攪拌樁頭要沿樁開挖，不得破壞，開挖到基底高程，根據(jù)截樁高程要求對(duì)水泥攪拌樁進(jìn)行截樁，樁頂修平。同時(shí)由軸線（中心線）引樁拉通線（用小線或鉛絲），檢查距槽邊尺寸，確定槽寬標(biāo)準(zhǔn)，以此修整槽邊。最后清除槽底土方?！　、塾?、冬期施工　　a 土方開挖一般不宜在雨季進(jìn)行，否則工作面不宜過大，應(yīng)逐段、逐片分期完成?！　雨期施工在開挖土方時(shí)，應(yīng)注意邊坡穩(wěn)定。必要時(shí)可適當(dāng)放緩邊坡坡度，或設(shè)置支撐。同時(shí)應(yīng)在坑外側(cè)圍以土堤或開挖水溝，防止地面水流入。經(jīng)常對(duì)邊坡、支撐、土堤進(jìn)行檢查，發(fā)現(xiàn)問題要及時(shí)處理?！　 土方開挖不宜在冬期施工。如必須在冬期施工時(shí)，其施工方法應(yīng)按冬施方案進(jìn)行?！　采用防止凍結(jié)法開挖土方時(shí)，可在凍結(jié)以前，用保溫材料覆蓋或?qū)⒈韺油练宜?，其翻耕深度?yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)貧鉁貤l件確定。一般不小于30cm。開挖基坑時(shí)，必須防止基礎(chǔ)下基土受凍。應(yīng)在基底標(biāo)高以上預(yù)留適當(dāng)厚度的松土?；蛴闷渌夭牧细采w。如遇開挖土方引起鄰近建筑物或構(gòu)筑物的地基和基礎(chǔ)暴露時(shí)，應(yīng)采取防凍措施，以防產(chǎn)生凍結(jié)破壞?！　、苜|(zhì)量、安全控制措施　　a按圖紙要求仔細(xì)放樣，土方開挖后的坡度要符合設(shè)計(jì)要求規(guī)定，避免因邊坡過陡而造成塌陷，為保證邊坡質(zhì)量，反鏟要緊靠坡線開挖，以確保邊坡平整度，并盡量避免欠挖及超挖的出現(xiàn)。　　b開挖并完成清理后，應(yīng)及時(shí)恢復(fù)樁號(hào)、坐標(biāo)、高程等，并做出醒目的標(biāo)志?！　雨天應(yīng)在開挖邊坡頂設(shè)置截水溝，開挖區(qū)內(nèi)設(shè)置排水溝和集水井，及時(shí)做好排水工作，以防基坑積水?！　開挖過程中，應(yīng)始終保持設(shè)計(jì)邊坡線逐層開挖，避免開挖工程中因臨時(shí)邊坡過陡造成塌方，同時(shí)加強(qiáng)邊坡穩(wěn)定性觀察?！　 開挖邊坡頂嚴(yán)禁堆置重物，避免塌方?！　。ǘ┩练酵膺\(yùn)　　本工程土方采用5t自卸汽車運(yùn)輸，運(yùn)至招標(biāo)人指定地點(diǎn)，按招標(biāo)人要求堆放。施工期間對(duì)棄土場(chǎng)進(jìn)行管理，嚴(yán)禁本工程以外的土方運(yùn)至本工程棄土場(chǎng)。工程運(yùn)輸污染所涉及的道路，按照路政部門的要求及時(shí)保潔。

基坑專項(xiàng)方案一、編制說明1．編制目的2. 編制依據(jù)3. 編制范圍二、工程概況1. 工程簡(jiǎn)介2. 基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)3. 工程地質(zhì)、水文概況三、基坑開挖總體部署1. 基坑降水、開挖施工的難點(diǎn)和重點(diǎn)分析2. 施工安排四、施工方案與技術(shù)措施1．冠梁施工2．土體加固方案3. 立柱樁施工4．降水方案5．土方開挖方案6．鋼支撐施工五、基坑監(jiān)測(cè)1. 監(jiān)測(cè)目的2．監(jiān)測(cè)工作的內(nèi)容、觀測(cè)原則及報(bào)警值3. 測(cè)控制網(wǎng)與監(jiān)測(cè)點(diǎn)的布設(shè)和使用的儀器設(shè)備4. 監(jiān)測(cè)方法和監(jiān)測(cè)頻率5. 監(jiān)測(cè)管理6. 監(jiān)測(cè)質(zhì)量保證措施六、質(zhì)量保證措施1. 質(zhì)量保證體系圖2. 技術(shù)措施3. 加強(qiáng)技術(shù)人員施工過程中的指導(dǎo)和檢查，使施工過程完全受控4. 測(cè)量過程控制七、安全保證措施八、雨季施工保證措施九、消防、保衛(wèi)控制措施十、文明施工及環(huán)境保護(hù)措施十一、應(yīng)急預(yù)案和風(fēng)險(xiǎn)管理十二、周圍建筑物的保護(hù)措施

6，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括哪些

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、貝葉斯分類6中。1、決策樹技術(shù)。決策樹是一種非常成熟的、普遍采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在決策樹里，所分析的數(shù)據(jù)樣本先是集成為一個(gè)樹根，然后經(jīng)過層層分枝，最終形成若干個(gè)結(jié)點(diǎn)，每個(gè)結(jié)點(diǎn)代表一個(gè)結(jié)論。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過數(shù)學(xué)算法來模仿人腦思維的，它是數(shù)據(jù)挖掘中機(jī)器學(xué)習(xí)的典型代表。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人腦的抽象計(jì)算模型，數(shù)據(jù)挖掘中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是由大量并行分布的微處理單元組成的，它有通過調(diào)整連接強(qiáng)度從經(jīng)驗(yàn)知識(shí)中進(jìn)行學(xué)習(xí)的能力，并可以將這些知識(shí)進(jìn)行應(yīng)用。3、回歸分析技術(shù)?；貧w分析包括線性回歸，這里主要是指多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸。其中，在數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)中更多使用的是邏輯斯蒂回歸，它又包括響應(yīng)預(yù)測(cè)、分類劃分等內(nèi)容。4、關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是在數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中被發(fā)明并被廣泛研究的一種重要模型，關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是找出數(shù)據(jù)集中的頻繁模式，即多次重復(fù)出現(xiàn)的模式和并發(fā)關(guān)系，即同時(shí)出現(xiàn)的關(guān)系，頻繁和并發(fā)關(guān)系也稱作關(guān)聯(lián)。5、聚類分析技術(shù)。聚類分析有一個(gè)通俗的解釋和比喻，那就是“物以類聚，人以群分”。針對(duì)幾個(gè)特定的業(yè)務(wù)指標(biāo)，可以將觀察對(duì)象的群體按照相似性和相異性進(jìn)行不同群組的劃分。經(jīng)過劃分后，每個(gè)群組內(nèi)部各對(duì)象間的相似度會(huì)很高，而在不同群組之間的對(duì)象彼此間將具有很高的相異度。6、貝葉斯分類技術(shù)。貝葉斯分類方法是非常成熟的統(tǒng)計(jì)學(xué)分類方法，它主要用來預(yù)測(cè)類成員間關(guān)系的可能性。比如通過一個(gè)給定觀察值的相關(guān)屬性來判斷其屬于一個(gè)特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基于貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡(jiǎn)單貝葉斯分類算法甚至可以跟決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相媲美。參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識(shí)別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。統(tǒng)計(jì)方法可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。如果對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)有疑問的話，推薦CDA數(shù)據(jù)分析師的課程，課程內(nèi)容兼顧培養(yǎng)解決數(shù)據(jù)挖掘流程問題的橫向能力以及解決數(shù)據(jù)挖掘算法問題的縱向能力。要求學(xué)生具備從數(shù)據(jù)治理根源出發(fā)的思維，通過數(shù)字化工作方法來探查業(yè)務(wù)問題，而非“遇到問題調(diào)算法包”。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘流程：定義問題：清晰地定義出業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括：選擇數(shù)據(jù)–在大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集;數(shù)據(jù)預(yù)處理–進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、去噪聲，填補(bǔ)丟失的域，刪除無效數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。結(jié)果分析：對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可粗分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。統(tǒng)計(jì)方法，可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。

數(shù)據(jù)挖掘又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。是一種透過數(shù)理模式來分析企業(yè)內(nèi)儲(chǔ)存的大量資料，以找出不同的客戶或市場(chǎng)劃分，分析出消費(fèi)者喜好和行為的方法。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過程。主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。是一個(gè)用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的學(xué)科。通常通過對(duì)數(shù)據(jù)的探索、處理、分析或建模實(shí)現(xiàn)。我們可以看到數(shù)據(jù)挖掘具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：基于大量數(shù)據(jù)：并非說小數(shù)據(jù)量上就不可以進(jìn)行挖掘，實(shí)際上大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘的算法都可以在小數(shù)據(jù)量上運(yùn)行并得到結(jié)果。但是，一方面過小的數(shù)據(jù)量完全可以通過人工分析來總結(jié)規(guī)律，另一方面來說，小數(shù)據(jù)量常常無法反映出真實(shí)世界中的普遍特性。非平凡性：所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識(shí)應(yīng)該是不簡(jiǎn)單的，絕不能是類似某著名體育評(píng)論員所說的“經(jīng)過我的計(jì)算，我發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象，到本場(chǎng)比賽結(jié)束為止，這屆世界杯的進(jìn)球數(shù)和失球數(shù)是一樣的。非常的巧合！”那種知識(shí)。這點(diǎn)看起來勿庸贅言，但是很多不懂業(yè)務(wù)知識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘新手卻常常犯這種錯(cuò)誤。隱含性：數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)深藏在數(shù)據(jù)內(nèi)部的知識(shí)，而不是那些直接浮現(xiàn)在數(shù)據(jù)表面的信息。常用的BI工具，例如報(bào)表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。新奇性：挖掘出來的知識(shí)應(yīng)該是以前未知的，否則只不過是驗(yàn)證了業(yè)務(wù)專家的經(jīng)驗(yàn)而已。只有全新的知識(shí)，才可以幫助企業(yè)獲得進(jìn)一步的洞察力。價(jià)值性：挖掘的結(jié)果必須能給企業(yè)帶來直接的或間接的效益。有人說數(shù)據(jù)挖掘只是“屠龍之技”，看起來神乎其神，卻什么用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認(rèn)的是在一些數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目中，或者因?yàn)槿狈γ鞔_的業(yè)務(wù)目標(biāo)，或者因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量的不足，或者因?yàn)槿藗儗?duì)改變業(yè)務(wù)流程的抵制，或者因?yàn)橥诰蛉藛T的經(jīng)驗(yàn)不足，都會(huì)導(dǎo) 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，數(shù)據(jù)挖掘的確可以變成提升效益的利器

您好，我是研究數(shù)據(jù)挖掘的，給予簡(jiǎn)易完整的回答，希望能幫到你。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識(shí)別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。統(tǒng)計(jì)方法，可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。

應(yīng)該是有很多方向的吧，大體可以分類為1. 計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的方向，比如提高機(jī)器處理性能等。2. 算法方向，關(guān)于算法的修正和提升等3. 應(yīng)用方向，比如商業(yè)中應(yīng)用，政府中應(yīng)用，制造業(yè)中應(yīng)用等。