《表2 详细子项数据表：基于大数据分析模型的学科项目管理探索》

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《基于大数据分析模型的学科项目管理探索》

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常见的模型有指标线性加权模型、多项式模型、网络模型等。本文为建立一个尽可能考虑更多因素的监测模型，选择多输入、多输出的网络模型。具体来说，考虑将以下立项前后的7大项原因数据作为输入变量，即项目负责人及团队人员整体得分、申报书质量整体得分、学科现有基础整体得分、立项经费投入得分、项目周期归一化得分、学科投入综合得分、阶段目标平均完成率等。其中，每一项都包含若干细化子项，通过对子项细致的量化评价得到每一个大项的整体得分。再考虑将项目截止期限达到时的4大项结果数据作为输出变量，即任务总目标完成率、项目总产出综合得分、总投入产出效益比、单位时间产出效益等。同样，每一项都包含若干细化子项，通过对子项细致的量化评价，得到每一个大项的整体得分。因此，建立的模型是一个7个输入变量、4个输出变量的数据拟合模型。模型数据如表1所示，主要大项数据包含的子项数据如表2所示。