高校采購數(shù)據(jù)采集分析及應(yīng)用

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摘要傳統(tǒng)的高校政府采購數(shù)據(jù)處理方法忽略了項(xiàng)目數(shù)據(jù)的分析對(duì)比。針對(duì)該問題，本文研究了運(yùn)用和優(yōu)化對(duì)比分析算法進(jìn)行政府采購數(shù)據(jù)的采集和分析，并開發(fā)了一款采購數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。首先用網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序爬取政府采購和高校采購信息網(wǎng)站的數(shù)據(jù)內(nèi)容，然后對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，最后形成可視化圖表。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)可有效地對(duì)公開的采購數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分析研究與應(yīng)用。

關(guān)鍵詞政府采購；網(wǎng)絡(luò)爬蟲；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)可視化

1引言

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的高速發(fā)展推動(dòng)了信息技術(shù)在各行各業(yè)的深度運(yùn)用，特別是在政府管理信息化方面發(fā)揮了重要的決策參考作用。在國家“放、管、服”背景下的高校政府采購事業(yè)在新的數(shù)據(jù)技術(shù)方面較傳統(tǒng)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析有了很大的創(chuàng)新。技術(shù)人員借助大數(shù)據(jù)手段處理海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成為常態(tài)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行學(xué)習(xí)研究的案例不勝枚舉[1]。我國高等院校各項(xiàng)事業(yè)處于欣欣向榮的發(fā)展時(shí)期，在政府采購網(wǎng)站、院校采購網(wǎng)站上積攢大量的采購數(shù)據(jù)信息。高校采購過程終涉及采購申請(qǐng)部門、歸口管理部門、招標(biāo)代理機(jī)構(gòu)和投標(biāo)單位等多個(gè)主體。采購資料包含招標(biāo)公告、招標(biāo)文件、中標(biāo)公告、經(jīng)濟(jì)合同和驗(yàn)收記錄等多個(gè)資料要素。以上各要素又包含了豐富的屬性數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間存在著各種關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文研究運(yùn)用和優(yōu)化對(duì)比分析算法等大數(shù)據(jù)研究算法來進(jìn)行政府采購數(shù)據(jù)的采集和分析，為招投標(biāo)采購提供可視化數(shù)據(jù)分析支撐。

2研究?jī)?nèi)容

收集和整理采購數(shù)據(jù)信息的效率低下問題和采購要素關(guān)聯(lián)分析的算法優(yōu)化問題。申購部門在進(jìn)行采購立項(xiàng)審批環(huán)節(jié)對(duì)可行性研究、需求論證、調(diào)研報(bào)告等申購材料存在編制不科學(xué)性和不規(guī)范性問題。學(xué)院各部門由于不了解國家采購法律法規(guī)、學(xué)院采購管理辦法，存在對(duì)采購流程的不熟悉、不理解的問題。本文選取對(duì)社會(huì)公共服務(wù)影響較大的政府招投標(biāo)采購網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，如江蘇省政府采購網(wǎng)和蘇州市政府采購網(wǎng)。同時(shí)，選取省內(nèi)政府采購工作業(yè)績(jī)成效顯著的高校采購信息網(wǎng)站作為同類數(shù)據(jù)對(duì)比分析素材的主要來源。通過編寫Python爬蟲程序[2]，將各大采購信息網(wǎng)站上常年積累的項(xiàng)目采購公示數(shù)據(jù)進(jìn)行集采與整理，對(duì)各關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，便于將不同的優(yōu)化方案應(yīng)用于今后的采購活動(dòng)中。由于采購數(shù)據(jù)因項(xiàng)目差異形成龐大的數(shù)據(jù)量，采購傳統(tǒng)的人工或半自動(dòng)統(tǒng)計(jì)分類會(huì)造成巨大的人力成本，因此先使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取定位院校的采購信息網(wǎng)數(shù)據(jù)，再用數(shù)據(jù)挖掘算法結(jié)合大數(shù)據(jù)工具進(jìn)行處理，使用數(shù)據(jù)采集工作得到事半功倍的效果。對(duì)采購數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、分析和處理，為學(xué)院采購工作提供可參考的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供參考。開發(fā)應(yīng)用軟件，應(yīng)用于學(xué)院招標(biāo)采購工作中，簡(jiǎn)化后勤服務(wù)流程，方便學(xué)院各部門學(xué)習(xí)采購政策解讀，共享調(diào)研論證報(bào)告模板，保障采購資料的規(guī)范[3]。將研究報(bào)告中的案例素材作為學(xué)習(xí)資料推廣到學(xué)校各部門，可以有效提高采購辦的咨詢服務(wù)效率。

3數(shù)據(jù)分析算法

Apriori算法利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫中項(xiàng)集的關(guān)系[4]，以形成規(guī)則，屬于第一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典挖掘算法。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)采購數(shù)據(jù)信息進(jìn)行各要素之間的關(guān)聯(lián)度分析，并進(jìn)行可視化展示，已經(jīng)成為當(dāng)前后勤招投標(biāo)管理領(lǐng)域比較新穎的研究課題。該研究課題首先利用互聯(lián)網(wǎng)爬蟲技術(shù)，編寫爬蟲程序爬取采購數(shù)據(jù)[5]，并保存到數(shù)據(jù)庫中。然后對(duì)采購數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并將清洗后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以使用算法處理的數(shù)據(jù)。接著使用算法對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并對(duì)兩種算法的處理時(shí)間進(jìn)行分析對(duì)比，確定算法對(duì)數(shù)據(jù)的處理所消耗時(shí)間要少于算法。最后對(duì)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果進(jìn)行可視化展示，并進(jìn)行研究分析。研究如何采用互聯(lián)網(wǎng)爬蟲技術(shù)對(duì)各雙高院校長(zhǎng)期積累的采購信息數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集整理，通過大數(shù)據(jù)分析算法將采購各要素關(guān)聯(lián)起來，總結(jié)雙高院校采購方案設(shè)計(jì)和編寫的經(jīng)驗(yàn)，為指導(dǎo)學(xué)院采購工作提供參考?；诤笄诓少徴型稑?biāo)工作，挖掘該類數(shù)據(jù)的價(jià)值，通過大數(shù)據(jù)算法發(fā)掘出招標(biāo)文件中各種主體之間的聯(lián)系，為制定采購方案和招標(biāo)文件提供了豐富的參考資源[6]。研究數(shù)據(jù)挖掘算法，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法來找出采購數(shù)據(jù)中的限價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、公告時(shí)點(diǎn)、技術(shù)偏離和付款方式等，找出后勤高質(zhì)量服務(wù)的特征點(diǎn)，作為績(jī)效考核指標(biāo)依據(jù)。通過大數(shù)據(jù)研究算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)的梳理，以便將數(shù)據(jù)可視化處理后形成相關(guān)的圖表資料為高校后勤建設(shè)規(guī)劃和采購管理提供參考依據(jù)[7]。

4程序設(shè)計(jì)與開發(fā)

通過WXML標(biāo)記語言和樣式語言WXSS，基于JavaScript的邏輯層框架，結(jié)合指定組件開發(fā)一款高校采購招投標(biāo)信息管理的微信小程序。該系統(tǒng)使用B/S架構(gòu)，分為存儲(chǔ)層、邏輯處理層和展示層，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)MySQL。小程序端可以通過手機(jī)微信直接訪問，管理系統(tǒng)則通過瀏覽器進(jìn)行訪問。小程序前端使用微信開發(fā)者工具進(jìn)行開發(fā)，后端采用IDEA進(jìn)行開發(fā)。系統(tǒng)主界面分四個(gè)區(qū)域：（1）標(biāo)題區(qū)域。該區(qū)域主要用來顯示系統(tǒng)名稱以及進(jìn)入的功能標(biāo)題。（2）輪播圖區(qū)域。該區(qū)域主要用來輪流顯示采購工作的最新通知、公告、新聞、法律法規(guī)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等常用的信息內(nèi)容，在主界面上方的顯眼位置進(jìn)行輪番播放，起到及時(shí)提醒用戶的作用。（3）功能模塊區(qū)域。該區(qū)域包含16個(gè)子功能模塊，分別是招標(biāo)信息、采購計(jì)劃、項(xiàng)目清單、需求公示、調(diào)研論證、公告文件、評(píng)標(biāo)情況、專家費(fèi)用、合同管理、采購日歷、法律法規(guī)、檢索目錄、投標(biāo)簽到、數(shù)據(jù)報(bào)送、代理機(jī)構(gòu)、咨詢服務(wù)。該區(qū)域是采購招投標(biāo)管理工作中提供給用戶的主要輔助功能，也是用戶與系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的通道。（4）底部導(dǎo)航區(qū)域。該區(qū)域包括首頁、關(guān)注、答疑和我的四個(gè)導(dǎo)航，便于用戶在不同的分頁間做切換。用于高校采購、后勤、資產(chǎn)等部門進(jìn)行招投標(biāo)采購工作，提供從采購計(jì)劃、需求公示、采購審批、招標(biāo)公告到合同流轉(zhuǎn)等一系列采購流程中的信息管理服務(wù)。該系統(tǒng)技術(shù)設(shè)計(jì)方案的優(yōu)點(diǎn)是在視圖層與邏輯層間提供數(shù)據(jù)傳輸和事件系統(tǒng)，方便聚焦于數(shù)據(jù)和邏輯上。該系統(tǒng)解決了長(zhǎng)期困擾負(fù)責(zé)學(xué)校招投標(biāo)采購工作的教師對(duì)于采購全流程管理中的信息有序管理問題，做到了信息的實(shí)時(shí)更新和整理，便于可控可追溯，有利于提高采購流程數(shù)據(jù)可視化管理的效率[8]。它為招投標(biāo)采購工作中采購計(jì)劃、采購公告、專家評(píng)審費(fèi)統(tǒng)計(jì)、合同管理等帶來了便利，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

5數(shù)據(jù)處理與分析

以蘇州某高校2021年政府采購數(shù)據(jù)為例，通過政府采購網(wǎng)站、校內(nèi)招標(biāo)信息網(wǎng)站和手機(jī)APP招投標(biāo)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后形成可視化數(shù)據(jù)圖表[9]。學(xué)院2021年度采購金額總計(jì)5020萬，政府集中采購金額和節(jié)約預(yù)算金額分別比2020年增長(zhǎng)12.4%和65.6%。2021年與2020年相比，在論證及驗(yàn)收會(huì)議參與量增長(zhǎng)42%，提供咨詢、培訓(xùn)時(shí)間增長(zhǎng)150%，質(zhì)疑投訴有效處理量提高50%。招標(biāo)文件編制審核時(shí)間下降40%；流標(biāo)次數(shù)下降20%。網(wǎng)上商城和網(wǎng)上競(jìng)價(jià)采購工作效率也有大幅提升。同時(shí)，在信息推廣和制度宣傳解讀方面，學(xué)院采購人員利用晨學(xué)時(shí)間送服務(wù)到基層[10]，根據(jù)申購部門對(duì)于采購需求提出的問題，將政府采購實(shí)務(wù)案例進(jìn)行講解，答疑解惑，解讀政府采購相關(guān)政策。并且將隱性數(shù)據(jù)也統(tǒng)計(jì)在列，提升采購招投標(biāo)管理的軟服務(wù)。通過數(shù)據(jù)分析，在采購項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃方面，為采購項(xiàng)目設(shè)計(jì)和定制項(xiàng)目采購進(jìn)度計(jì)劃?rùn)M道圖，明確重點(diǎn)責(zé)任分工和關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，保證采購各流程順利通暢，按時(shí)保質(zhì)保量完成項(xiàng)目任務(wù)，以“好、快、省”為采購項(xiàng)目化任務(wù)考核目標(biāo)[11]。例如，學(xué)院機(jī)房改造工程項(xiàng)目演變而來的采購進(jìn)度計(jì)劃?rùn)M道圖模板。該模板將采購流程的各個(gè)環(huán)節(jié)分解，為后續(xù)時(shí)間緊、任務(wù)重的采購項(xiàng)目提供進(jìn)度參考依據(jù)，將各部門之間的協(xié)同配合通過數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來，在項(xiàng)目化考核中具有直觀比較的依據(jù)，提高采購效率。

6結(jié)束語

本文研究了網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序爬取政府采購數(shù)據(jù)的方法，基于利用優(yōu)化改進(jìn)的Apriori算法，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)政府采購數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集、歸類、對(duì)比分析，形成可視化圖表。同時(shí)開發(fā)了輔助實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并取得軟件著作權(quán)登記，利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的可靠性。將方法運(yùn)用與實(shí)際工作中，生成了多個(gè)典型的采購招投標(biāo)數(shù)據(jù)模型和圖表。這對(duì)于高校政府采購信息化管理和數(shù)據(jù)分析具有一定的借鑒意義。

作者:吳健 單位:蘇州經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院