数据挖掘的电力行业客户细分及建模研究

简要阐述了电力行业客户细分的特点,总结了电力行业客户细分存在的问题,研究了基于数据挖掘的电力客户细分模型的构建,并结合工程实例进行了探讨,以期为同行提供参考。近年来,随着电力工业的不断发展,电力企业的理念也在不断变化。在具体工作中,他们不断反思改革,以更好地推动企业前进,使整个行业更好地发展。电力工业为客户服务。顾客来自社会的各个角落,有不同的需求,有不同的经济基础。因此,我们的客户工作更加细致有序,为后续工作提供了良好的指导。

为此,本文结合工作实践,研究了基于数据挖掘的电力行业客户细分与建模问题。客户细分概述客户细分的前提是根据企业收集整理的客户信息,结合需求特征、信誉状况和采购行为的差异,将一个产品的客户划分为多个客户群。因此,不同的客户群体有不同的特点,他们的客户需求也不同。客户细分是基于各种不同的客户特征,根据不同企业客户对产品的需求,进行细分。同时,随着经济市场改革的成熟,顾客产品的特点也在发生变化,顾客细分也随之发生变化。

因此,企业要密切关注客户的实际情况,采取及时有效的细分对策。在客户细分的实际应用中,它体现了一个聚合的过程,即企业根据客户的需求将具有相同需求特征的客户划分为一个群体。_分析了电力行业客户细分存在的问题,指出我国传统的客户细分方式存在着客户细分行为缺乏、细分方式简单、具体操作过程不规则等缺点。这些问题极大地影响了健康有序的发展。针对我国现阶段的基本情况,用户构成较多,需求差异较大。在不同的电力需求之间相互交错,为电力供应提供了很大的困难。

以工业用电为例。在大型工业园区,将有许多企业使用电力资源。我们知道,由于公司的容量和规模不同,每月的用电量也不同。我们在工业用电标准中没有充分考虑到这一点。相反,只有一个标准的电力供应,一个价格的电费,如果有梯子。型充电,企业将节省更多的合理用电。在这个阶段,仍然存在着许多缺点,我们需要慢慢地改进,才能实现各方面的满意,企业的进步。_基于数据挖掘的电力客户细分模型构建3.1细分模型的设计思想数据挖掘客户细分模型的设计思想主要包括整合不同的客户行为属性,不断优化客户细分指标体系;构建客户价值评估;以及基于客户行为细分的客户详细信息。

子模型的构造。3.2细分原则电力企业在客户细分过程中应遵循以下原则:第一,可测量性。也就是说,企业可以在收集和调查客户信息和数据的过程中进行合理的计量,明确每个细分市场的范围,无论是市场规模还是需求量。第二,可达性。电力企业的资源状况和营销能力可以反映在子市场中。第三,盈利能力。细分后的客户购买力和子市场规模能够满足企业利润的最大化。第四,反应上的差异。在各子市场改变营销组合因素的情况下,应正确及时地做出不同的反应等。

_ 3.3细分方法在经济市场的各个领域,大多采用K均值算法进行客户细分。该算法是一种分块聚类方法,而不是层次聚类方法。这是麦克·昆首先提出的。目前,它在数据挖掘领域的应用越来越广泛。3.4一般模型设计以数据挖掘功能、数据和方法为主要三个方面的数据挖掘电力客户细分功能结构模型。功能部分不仅是模型设计的目标和设计的结果,还包括客户分析、客户分类、市场预测、定向服务、辅助营销等功能。在长期的数据挖掘中,不同的市场功能在分割方法的选择上会导致数据的巨大差异。

数据模块是整个模型的基础。只有进行充分的数据准备和预处理,才能真正保证模型的真实性和有效性。客户维度的选择和明确的度量是获得满意客户细分结果的前提,方法模块是整体模型的核心。电力客户细分的功能结构模型如图1所示。3.5基于kmeans算法的模型设计。数据挖掘技术涉及计算机软件、统计学、数学、人工智能理论等多个领域。它包含了丰富的理论知识,采用了多种科学技术。因此,数据挖掘技术的成功应用具有重要的设计意义。

数据挖掘模型是该应用方法的研究成果。通过对k均值算法的原理和特点的研究,遵循相关的处理流程,建立了客户细分模型框架,如图2所示。_从K均值算法的工作过程可以看出,K数据对象是从N个数据中任意选取的,作为初始聚类点;其次,根据剩余的数据对象与这些聚类点之间的聚类,将它们分配到具有最高相似值的聚类中心;最后,聚类计算每个新聚类的环中心,精确计算聚类中心的数目。根据对象的平均值,逐步进行递推计算,直至计算出准确的准则函数。

k-均值算法可以采用标准函数,其中e是数据库中所有数据对象平均误差的和,p是空间点,mi是集群ci的平均值,p和mi是多维的。该准则的基本目标是加强生成集群的紧凑结构。k作为kmeans算法的参数,可以将n个数据对象划分为k个簇,并不断增强簇内的相似性,从而降低簇间的相似性。作为一种高效的算法,KMeans算法可以对聚类问题进行综合分析。该算法简单、准确、高效,能集中处理大型数据库。_ 4.案例分析——本文选取南方电网某省级电网公司的主要用户进行分析。

根据《年用电量1200万千瓦时及以上主要用户定义》,2012年全省电网公司主要用户2135户,主要为非金属矿产品行业、炼钢行业以及通用和特种设备制造业。_ 4.1以省内2135家大客户为对象,根据细分变量,提取233个数据域,包括大客户基本信息、用电信息、欠费信息、违规信息、业务信息和渠道通信信息。与客户细分索引系统中的每个索引对应,并重新计算和清理数据。等待预处理。_ 4.2建模因子筛选\由于采用聚类数据挖掘方法,因此应排除字段中的离散变量、识别度低或丢失值高的字段和非业务焦点字段,并计算字段之间的相关性,以确保只选择一个相关性高的字段。

采用因子分析法筛选细分变量,选择16个建模字段,如表1所示。4.3采用聚类算法对2135家大客户的16个建模字段数据进行标准化处理,以平衡各字段对距离计算的影响。利用k-均值聚类算法对生产波动型、交互活动型、业务拓展型、相对沉默型、焦点型五大客户群进行建模计算,如图3所示。主要特点如下:(1)生产波动型大客户755户。客户生产情况波动较大,对停产停业的需求相对较大。在付款方面,他们往往通过现金、支票和其他方式去营业厅。

主要工业为非金属矿产品、炼钢和贵金属冶炼。(2)互动主动型大客户197户,属于特殊的大客户主动群体。95598的通话次数和在网上营业厅的着陆次数反映出强烈的沟通行为。主要工业为非金属矿产品、通用和特种设备制造和炼钢。(3)业务拓展型大客户170户。经营情况良好,高压增容业务需求量大,供电可靠性高,但功率因数不达标次数较多。主要工业为非金属矿产品工业、通用及特种设备制造业、炼钢及贵金属冶炼。(4)相对沉默型有606家大客户,属于相对沉默的大客户群体,倾向于通过银行预扣、自助终端等方式支付。

主要工业为非金属矿产品、炼钢、电力和水泥制造业。_有407个重点客户。历史上有过多次拖欠和检查不合格。主要工业为非金属矿产品工业、炼钢和通用及特种设备制造业。综上所述,基于数据挖掘的客户细分具有提高细分合理性、指导营销活动、可操作性强等优点,可以有效地解决电力客户细分中存在的问题。综上所述,基于数据挖掘的电力行业客户细分模型的研究能够准确、合理地划分电力企业不同类型的客户,为电力企业营销决策提供科学、可行的信息支持,对提高经济效益和社会效益具有重要意义。

电力企业的利益。参考文献:1.王松涛。《市场条件下的电力客户价值分析系统》J.电网技术,2010,34(2)155-158;2.王福东基于数据挖掘的客户细分方法研究。J.计算机工程与应用,2011,47(4)215-218。。