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數(shù)據(jù)挖掘在電力營銷中的運(yùn)用分析

2018-07-19 15:34:17 新晨范文網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評論 (0)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可深入滲透到電力營銷領(lǐng)域各方面,對科學(xué)指導(dǎo)電網(wǎng)發(fā)展,制定電力營銷策略,防范電費(fèi)回收風(fēng)險,合理制定電價,提升電網(wǎng)服務(wù)品質(zhì),并為最終實(shí)現(xiàn)切實(shí)提高電力企業(yè)運(yùn)營管理水平的目標(biāo)發(fā)揮巨大作用。

一、營銷業(yè)務(wù)分析中可利用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的時間序列模型分析預(yù)測常規(guī)算法:時間序列分析是概率統(tǒng)計學(xué)科中應(yīng)用性較強(qiáng)的一個分支,在金融經(jīng)濟(jì)、氣象水文、信號處理、機(jī)械振動等眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。時間序列模型最主要的特征就是承認(rèn)觀測值之間的依賴關(guān)系和相關(guān)性,它是一種動態(tài)模型,能夠應(yīng)用于動態(tài)預(yù)測。時間序列預(yù)測法就是通過編制和分析時間序列,根據(jù)時間序列所反映出來的發(fā)展過程、方向和趨勢,進(jìn)行類推或延伸,借以預(yù)測下一段時間或以后若干年內(nèi)可能達(dá)到的水平。

其內(nèi)容包括:收集與整理某社會現(xiàn)象的歷史資料;對這些資料進(jìn)行檢查鑒別,排成數(shù)列;分析時間數(shù)列,從中尋找社會現(xiàn)象隨時間變化而變化的規(guī)律,得出一定的模式;以此模式去預(yù)測社會現(xiàn)象將來的情況。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類算法:目前,電力營銷領(lǐng)域通常采用聚類技術(shù)來進(jìn)行客戶細(xì)分。可根據(jù)不同的數(shù)據(jù)情況和分析需要,選擇不同聚類算法來進(jìn)行客戶細(xì)分。此外,還可利用客戶忠誠度驅(qū)動關(guān)系模型,回歸分析,客戶忠誠矩陣分析,以及忠誠客戶安全指數(shù)分析等數(shù)據(jù)挖掘模型和手段,進(jìn)行更深層次、多方位的客戶細(xì)分。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析和決策樹分析方法:用關(guān)聯(lián)分析和決策樹分析方法,可分析各種因素所構(gòu)成的市場環(huán)境與電量變化之間的規(guī)律。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析主要是分析某一市場環(huán)境與各種售電量水平之間的關(guān)聯(lián)程度,進(jìn)而確定不同市場環(huán)境中影響售電量變化的主要因素和次要因素。決策樹主要是分析某一市場環(huán)境內(nèi)部各個因素之間對電量水平變化的層次關(guān)系,并歸納對該市場內(nèi)對售電水平進(jìn)行分類的規(guī)則并根據(jù)規(guī)則對售電水平進(jìn)行預(yù)測分類。

二、對具體開展?fàn)I銷業(yè)務(wù)分析工作的建議

營銷業(yè)務(wù)分析切入點(diǎn)方面:建議從用電量需求預(yù)測為營銷分析切入點(diǎn),因?yàn)榇瞬糠稚婕暗臓I銷數(shù)據(jù)相對獨(dú)立。可以從試點(diǎn)開始,再全面推廣。用電量需求預(yù)測可直接指導(dǎo)目前急需解決的需求側(cè)管理和有序用電問題和將營銷終端與輸電、配點(diǎn)相結(jié)合方面問題。營銷業(yè)務(wù)分析切入點(diǎn)對客戶細(xì)分、客戶信用等級評估、電費(fèi)回收和欠費(fèi)風(fēng)險控制、防竊電等方面均有影響。軟硬件設(shè)備及IT技術(shù)方面:營銷數(shù)據(jù)量龐大,對數(shù)據(jù)源的抽取、轉(zhuǎn)換、載入階段所需耗費(fèi)的工作量大,時間長。

整個數(shù)據(jù)挖掘過程需充分考慮存儲、服務(wù)器等設(shè)備容量和處理能力,并選擇適用于海量數(shù)據(jù)挖掘軟件。在搭建數(shù)據(jù)倉庫過程中,為提高運(yùn)算速度,系統(tǒng)分析能力,可充分考慮采取以下計算技術(shù):內(nèi)存計算,可將查詢計算速度提高一個量級;庫內(nèi)計算,目前TereData在此項(xiàng)技術(shù)方面較有優(yōu)勢;網(wǎng)格計算,即分布式計算技術(shù)。跨行業(yè),尋求外部合作方面:在構(gòu)建模型時,應(yīng)充分參考借鑒銀行、電信等行業(yè)相關(guān)客戶管理、客戶信用等級評價和風(fēng)險等級評價等相關(guān)業(yè)務(wù)模型;參考水、天然氣行業(yè)費(fèi)用回收方法。還可與其他行業(yè)營銷團(tuán)隊(duì),例如國際知名的數(shù)據(jù)咨詢團(tuán)隊(duì)進(jìn)行合作,以吸取先進(jìn)技術(shù),迅速推進(jìn)分析挖掘工作。

三、總結(jié)

綜上所述,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可深入滲透到電力營銷領(lǐng)域各方面,對科學(xué)指導(dǎo)電網(wǎng)發(fā)展,制定電力營銷策略,防范電費(fèi)回收風(fēng)險,合理制定電價,提升電網(wǎng)服務(wù)品質(zhì),并為最終實(shí)現(xiàn)切實(shí)提高電力企業(yè)運(yùn)營管理水平的目標(biāo)發(fā)揮巨大作用。

作者:李皎           單位:國網(wǎng)信息通信有限公司

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責(zé)任編輯:電力交易小郭

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