基于数据挖掘的电力客户细分模型研究

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1、基于数据挖掘的电力客户细分模型研究黄星健游威荣广东电网有限责任公司惠州供电局摘要：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，提岀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。关键词：数据挖掘;客户营销;决策

2、树;回归模型;客户细分;作者简介：黄星健(1973-)，广东惠阳人，工程师，主要研究方向为电力市场营销。收稿日期：2017-06-23基金：广东电网科技项冃(031300KK52150013)ResearchonpowercustomersegmentationmodelbasedonDataMiningHuangXingjianAbstract：withtheaccumulationofalargenumberofbasicdatainpowermarkcting，howtostrengthentheapplicationofthosedata,therebyenhan

3、cingthepowercompany'smarketingandservicelevel,hasbecomethefocusofthinking.Inviewofthis,inviewofthedemandofelectricpowerenterpriseservicelevelenhancement,basedontheelectricpowermarketingsystem,acustomersegmentationmodelbasedondataminingisproposed.Tnthisregard,intheprocessofdatamining,combi

4、nedwiththepowerinthesaleofriskcustomers,theproposeddccisiontrecalgorithmandregressiontwomethodsofdatamining,andthroughdatacleaning,datamining,evaluationprocess,validationandcomparisonoftheabovealgorithm,finallyconeludesthattheconstructionofChinasuggestionsincustomersegmentationmodelmining

5、,andprovidetherefereneeforthepowermarketingdata.Keyword：datamining;customermarketing;decisiontree;regressionmodel;customersegmentation;Received：2017-06-230引言电力作为国家经济发展的基础，其重要性不言而喻。对此，为加快我国经济建设,国家岀台了多项政策，对电力行业进行扶持，进而加快电力基础设施建设，满足不同地区和不同类型客户对电力的需求。而随着电力行业的不断进步，也开始从原来的基础建设，朝着提升电力服务水平，加强电力营销工

6、作中来。特别是随着现代电力用户消费观念的提升，如何提高营销的工作效率，满足电力客户的电力需求,成为目前电力企业思考和探讨的重点［1-2］。但受传统思维的影响，目前部分供电企业在供电中还没有认识到营销的重要性，还停留在传统的对客户进行简单的维修、充值等服务中，而没有结合已有的数据对企业在营销方面的数据进行挖掘，不能对不同的客户进行针对性的服务。如在供电企业服务中，遇到偶然的停电等，会给客户带來极大的困扰。而部分对停电比较激烈的客户在停电中，其反应会比较敏感，也存在部分客户简单的询问等。而做好对这部分客户的服务，对提升电力企业的服务水平具有非常重要的作用。因此，从某种角度来讲

7、，如何做好对这部分客户的细分，进而查看其对停电的敏感程度，以此在未来的可能停电中，加强与客户的沟通，成为目前思考的重点，也是本文提岀细分模型的初衷。而传统的针对客户细分屮，主要采用基于K-means算法对客户进行聚类［3-4］。本文则提出采用回归分析模型和决策树模型对敏感性客户进行挖掘，并通过客户打分的方式，最后计算敏感性客户的敏感等级，进而对上述的敏感性客户进行细分。1预测算法模型构建1.1Logistic回归预测模型Logistic[Hl归本质上是线性回归，是在从特征到结果进行映射的过程中，加入一层函数进行映射[5-6]。