基于数据挖掘的电力客户满意度提升技术的设计

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1、基于数据挖掘的电力客户满意度提升技术的设计摘要在我国经济快速发展的背景下，市场竞争日趋激烈，客户的需求更加多元化，期望值也更高，企业要想在残酷的竞争中脱颖而出，就必须准确把握客户需求，满足客户的各种偏好，提供个性化服务，从而在提升客户满意度的同时，增加企业的利润。这一过程被称为客户关系管理，因此，本文就电力企业客户为主要研宄对象，分析研宄基于数据挖掘的客户满意度提升技术，试图为之提供行之有效的理论依据【关键词】数据挖掘客户关系管理满意度伴随着信息技术的飞速发客户关系管理成为现代企业管理当中的重要组成部分，客户关系管理(Custome

2、rRelationshipMangement,CRM)主要指是企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术，协调企业与顾客间在销售、营销以及服务上的相互交融，从而全面提升企业的管理质量，向客户提供更具个性化和创新性的客户交互服?盏墓?程。其最终目标是提升客户满意度、吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，并将其最终转化成企业的经济效益。随着山东电网客户导向型“大服务”机制的建立，如何实施客户导向型服务，提高顾客满意度，树立产品和服务在顾客心目中的形象，为企业赢得更多的利润成为电网面对的一个重大课题。结合实际情况，

3、文章利用数据挖掘方法分析客户满意度，经过多数据归纳找出客户群特点，对公司制定针对性的客户服务策略有非常积极的指导作用。1客户满意度数据挖掘技术评价数据挖掘(DataMining)，主要是数据库知识发现(Knowledge-DiscoveryinDatabases,KDD)中的一个步骤。在客户关系管理中，数据挖掘是从大量和客户有关的数据信息中，挖掘出隐含的、先前未知的、对企业决策有潜在价值的信息。对电力企业而言，经济效益的持续增长不仅需要维护好现有的客户，而且还要不断去发展新客户，因此，在客户关系管理中使用数据挖掘技术，可有效识别潜在

4、客户群体，将其发展成为自己的新客户，并最终提高市场份额。2数据挖掘模型的建立本研宄结合电网大数据与数据挖掘方法来进行客户满意度测量，将电力系统大数据分析应用到客户满意度提升中，不仅能够提升信息支撑能力和服务水平，还能充分发挥公司宏观调控和引导作用，提高科技资源的整理利用效率，将客户导向型“大服务”机制落到实处，提高为客户服务能力。数据挖掘的内涵不仅仅局限于对数据进行的理论分析，它还具有一套完整的方法论，全球最大的软件公司SAS（STATISTICALANALYSISSYSTEM,SAS）提出了“SEMMA”方法论。如图1所示。2.1

5、数据抽样（Sample）从大量的数据中抽取和探索与电力企业客户满意度相关的数据内容，此样本需要包含足够的信息，同时又要方便处理。2.2数据特征探索、分析和预处理（Explore）数据特征探索、分析和预处理，主要是对数据子集进行探索分析，寻找出和期望对象的关系。数据特征探索、分析和预处理是一个反复试探和观察的过程，需要具备很多与客户关系有关的知识以及敏锐的洞察力。2.3问题明确化、数据调整和技术选择（Modify）问题明确化、数据调整和技术选择，主要是将电力企业客户的数据探索和分析后，再进行相应的增减、选择、转化或者生成一些新的变量等

6、。2.4模型的研发、知识的发现（Model）应用相关的分析工具建立模型。根据客户满意度数据集的特征，选择一种或几种数据挖掘方法，如：数理统计方法，人工神经元网络以及决策树等。2.5模型和知识的综合解释和评价(Assess)评价电力客户满意度数据挖掘结果的有效性、科学性以及可靠性。但要形成最终的决策支持信息，还需要结合研究的问题，对这些结果进行综合的解释，然后，再对这些决策支持信息的适用性做出评价。如果数据不完善，需要重新进行数据挖掘。由此可见，电力客户满意度数据挖掘是一个反复进行的过程，在反复中获得有效信息。3结论综上所述，近年来信

7、息通信技术不断进步，电力行业中数据量的增长，电力行业信息化也得到了长足的发展，电力大数据是大数据在电力行业的聚焦和子集，电力大数据不仅仅是技术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。参考文献[1]曾丽，岳佳欣.试论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用[•!].科技创新与应用，2016(30).[1]黄敏如.基于大数据挖掘的东莞电力客户价值分析及应用[j].华南理工大学，2015(11).[2]M.LeCam,A.Daoud，R.Zmeure

8、anu.Forecastingelectricdemandofsupplyfanusingdataminingtechniques^].Energy，2016(02).作者简介刘剑宁(1969-)，男。大学本科学历。现为国网山东省电力