基于数据挖掘的电力客户细分模型研究
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Research on power customer segmentation model based on Data Mining
  • 作者:黄星健 ; 游威荣
  • 英文作者:Huang Xingjian;
  • 关键词:数据挖掘 ; 客户营销 ; 决策树 ; 回归模型 ; 客户细分
  • 英文关键词:data mining;;customer marketing;;decision tree;;regression model;;customer segmentation
  • 中文刊名:ZDYY
  • 英文刊名:Automation & Instrumentation
  • 机构:广东电网有限责任公司惠州供电局;
  • 出版日期:2017-11-25
  • 出版单位:自动化与仪器仪表
  • 年:2017
  • 期:No.217
  • 基金:广东电网科技项目(031300KK52150013)
  • 语种:中文;
  • 页:ZDYY201711053
  • 页数:3
  • CN:11
  • ISSN:50-1066/TP
  • 分类号:151-152+156
摘要
随着电力营销积累大量的基础数据,如何加强对这些数据的应用,从而提升电力企业的营销和服务水平,成为目前思考的重点。对此,针对电力企业服务水平提升的需求,以电力营销系统等作为基础,提出一种基于数据挖掘的客户细分模型。对此,在对数据挖掘过程中,结合电力销售中的风险客户,提出决策树算法和回归预测两种方法对客户进行分类,并通过数据清洗、数据挖掘、结果评估等过程,对上述的算法分类结果进行验证和比较,最终得出在客户细分模型构建中的建议,以此为电力营销数据挖掘提供借鉴和参考。
        with the accumulation of a large number of basic data in power marketing,how to strengthen the application of these data,thereby enhancing the power company's marketing and service level,has become the focus of thinking. In view of this,in view of the demand of electric power enterprise service level enhancement,based on the electric power marketing system,a customer segmentation model based on data mining is proposed.In this regard,in the process of data mining,combined with the power in the sale of risk customers,the proposed decision tree algorithm and regression two methods of data mining,and through data cleaning,data mining,evaluation process,validation and comparison of the above algorithm,finally concludes that the construction of China suggestions in customer segmentation model mining,and provide the reference for the power marketing data.
引文
[1]刘晓娜,封志明,姜鲁光.基于决策树分类的橡胶林地遥感识别[J].农业工程学报,2013,(24):163-172+365.
    [2]张晓春,倪红芳,李娜.基于数据挖掘的供电企业客户细分方法及模型研究[J].科技与管理,2013,(06):104-109.
    [3]刘晓葳.基于数据挖掘的保险客户风险—贡献评级管理[J].保险研究,2013,(03):100-109.
    [4]曾小青,徐秦,张丹,林大瀚.基于消费数据挖掘的多指标客户细分新方法[J].计算机应用研究,2013,(10):2944
    [5]刘明学,陈祥,杨珊妮.基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划[J].工程地质学报,2014,(06):1250-1256.
    [6]徐建民,粟武林,吴树芳,武晓波.基于逻辑回归的微博用户可信度建模[J].计算机工程与设计,2015,(03):772-777.
    [7]高永梅,琚春华,邹江波.基于电信领域客户细分模型的个性化服务构建[J].数学的实践与认识,2015,(05):44-54.
    [8]郑芒英.湛江地区用电客户电费回收风险分析[J].中国新通信,2015,(07):101-103.
    [9]张琪,周琳,陈亮,张晋昕,温兴煊,何贤英.决策树模型用于结核病治疗方案的分类和预判[J].中华疾病控制杂志,2015,(05):510-513.
    [10]覃文文,戢晓峰.基于K-means聚类的快递企业客户细分方法[J].世界科技研究与发展,2011,(06):955-958+969.
    [11]张卫东,李媛.基于C5.0算法的电信用户流失预警分析[J].宜宾学院学报,2014,(06):119-122.
    [12]魏巍.基于客户数据库的市场细分实证研究——以某高校网络超市数据为例[J].河南工程学院学报(社会科学版),2011,(02):32-38.
    [13]贺仁龙,叶宇航,赵晓康.电信企业客户细分模型构建与应用研究[J].情报杂志,2011,(S1):148-151.
    [14]卢海明,孟安波.环保节能下的电力客户价值评价[J].东北电力技术,2017,(01):50-53+57.
    [15]王荇,李彗.基于聚类的客户细分方法研究[J].电脑知识与技术,2008,(S1):117-118.