數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

吳貴精

摘要：隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人口增多，用電量增大，電力公司的運(yùn)營(yíng)內(nèi)容也越來(lái)越復(fù)雜，工作量越來(lái)越大。電力營(yíng)銷系統(tǒng)是電力企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的一個(gè)重要組成部分，如何順應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)代的潮流，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，促進(jìn)電力營(yíng)銷系統(tǒng)及電力企業(yè)的發(fā)展。本文就此問(wèn)題，簡(jiǎn)述了什么數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和電力營(yíng)銷系統(tǒng)，明確了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的可行性，最后陳述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的實(shí)際應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；電力營(yíng)銷系統(tǒng)；研究與應(yīng)用

一、 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及電力營(yíng)銷系統(tǒng)

（一） 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘就是應(yīng)用科學(xué)手段從大量的、類別模糊的、隨機(jī)的、不完全的大數(shù)據(jù)中，挖掘出有用的信息的一種信息處理技術(shù)，其挖掘過(guò)程經(jīng)歷從數(shù)據(jù)清理到數(shù)據(jù)變更，從數(shù)據(jù)變更再到數(shù)據(jù)挖掘，再到數(shù)據(jù)評(píng)估等過(guò)程。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘與整合從中提取對(duì)企業(yè)發(fā)展有利的信息，其提取出的信息對(duì)企業(yè)決策、活動(dòng)開(kāi)展和運(yùn)行都起到了極大的輔助作用。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘軟件有SAS EM、IBM旗下SPSS公司的Modeler以及國(guó)產(chǎn)神舟通用公司的K-Miner。

（二） 電力營(yíng)銷系統(tǒng)

營(yíng)銷系統(tǒng)是企業(yè)為創(chuàng)造客戶價(jià)值，與客戶進(jìn)行交換，最終目的是提升企業(yè)形象，增加企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的一種經(jīng)營(yíng)手段。電力營(yíng)銷系統(tǒng)則是電力公司通過(guò)營(yíng)銷手段，提升電力企業(yè)收入的系統(tǒng)。

通常情況下?tīng)I(yíng)銷系統(tǒng)分為三大要素即生產(chǎn)系統(tǒng)、品牌系統(tǒng)和銷售服務(wù)系統(tǒng)。生產(chǎn)系統(tǒng)是企業(yè)提供企業(yè)客戶購(gòu)買(mǎi)、選擇、交換的企業(yè)產(chǎn)品或企業(yè)服務(wù)。對(duì)于電力公司而言，電力營(yíng)銷生產(chǎn)系統(tǒng)則是為用電客戶提供電能輸送，讓客戶有點(diǎn)可用。品牌系統(tǒng)則是企業(yè)樹(shù)立良好的企業(yè)形象，建立企業(yè)品牌識(shí)別系統(tǒng)使客戶對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的商品產(chǎn)生購(gòu)買(mǎi)欲望，對(duì)于電力企業(yè)來(lái)講就是以明顯的標(biāo)志和容易記憶的企業(yè)電話來(lái)提升社會(huì)群眾對(duì)電力企業(yè)的認(rèn)知度。銷售服務(wù)系統(tǒng)則是，企業(yè)為賺取或挽留客戶提供客戶滿意的銷售模式或售后服務(wù)，對(duì)于電力企業(yè)來(lái)說(shuō)，就是給客戶提供穩(wěn)定的電能輸送，在電路故障時(shí)提供迅速有效的檢修服務(wù)。[1]

二、 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到電力營(yíng)銷系統(tǒng)的可行性

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性多是由電力營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特征決定的。

第一點(diǎn)，電力營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量大，電力營(yíng)銷管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，來(lái)源于多方面系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)，如SCADA、地理信息技術(shù)系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)等，所蘊(yùn)含的海量數(shù)據(jù)單純憑借逐一數(shù)據(jù)分析，其運(yùn)算量是極大的。

第二點(diǎn)，電力營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)種類多樣、復(fù)雜。電力營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可能蘊(yùn)含客戶的用電量、用電時(shí)段、低耗能電器購(gòu)置情況等，這些數(shù)據(jù)多樣復(fù)雜，逐一處理上也會(huì)出現(xiàn)差錯(cuò)。

第三點(diǎn)，電力營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不一定高，電力系統(tǒng)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，多少都會(huì)出現(xiàn)偏差，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘篩選出數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤，減少計(jì)算量與計(jì)算誤差。[1]

三、 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用

（一） 數(shù)據(jù)挖掘在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的操作流程

第一步，收集信息。依據(jù)確定的選定收集對(duì)象，及收集內(nèi)容，收集對(duì)營(yíng)銷系統(tǒng)有用的信息，選擇合適的收集方法，并將收集來(lái)的信息存入信息庫(kù)。

第二步，數(shù)據(jù)集中。將收集來(lái)的數(shù)據(jù)，存入信息庫(kù)后，根據(jù)邏輯或分類將不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納匯總，有利于公司內(nèi)數(shù)據(jù)的抽取與使用。

第三步，數(shù)據(jù)清理。將數(shù)據(jù)庫(kù)中不完整的、錯(cuò)誤的、超過(guò)使用期限的或觸及客戶個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，利于海量數(shù)據(jù)的處理效率與處理速度，也節(jié)省了數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)空間。

第四步，數(shù)據(jù)變換。即通過(guò)變換手段將篩選后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為利于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)形式。

第五步，數(shù)據(jù)挖掘。將數(shù)據(jù)庫(kù)中經(jīng)過(guò)篩選清理后存留下來(lái)的數(shù)據(jù)，應(yīng)用合適的分析工具進(jìn)行分析處理。常見(jiàn)的分析工具包括應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法、事例推理、決策樹(shù)、規(guī)則推理、模糊集、甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法。

第六步，模式評(píng)估。通過(guò)專家學(xué)者驗(yàn)證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的正確性與可行性。

最后，知識(shí)表示。將通過(guò)無(wú)誤的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)，并存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)有關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列、分類、聚類以及空間挖掘。

電力營(yíng)銷現(xiàn)階段主要應(yīng)用的一個(gè)技術(shù)手段即是關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則在營(yíng)銷中的具體解釋與研究過(guò)于深?yuàn)W，本文以經(jīng)典案例作為分析和具體提出應(yīng)用措施。關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用最成功的案例在于沃爾瑪超市經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘得出與啤酒同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的情況下銷量最高的是尿布，于是沃爾瑪經(jīng)理分析其原因是父親會(huì)在幫媽媽選購(gòu)嬰兒尿布時(shí)順帶從超市帶走一瓶啤酒，經(jīng)理就此把尿布和啤酒陳列到一起。這點(diǎn)在電力營(yíng)銷上可以理解為捆綁式銷售具體措施是可以在電費(fèi)繳納處安防電力公司自主生產(chǎn)商品的柜臺(tái)，從而增加銷量。

分類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)手段也在電力營(yíng)銷中得到了發(fā)展應(yīng)用。管勝利曾在其2007年五月的專業(yè)雜志《電力信息化》上發(fā)表學(xué)術(shù)論文，名為《應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)估計(jì)SCADA系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)狀態(tài)》，利用分類樹(shù)形成子信息庫(kù)的方法，對(duì)SCADA數(shù)據(jù)庫(kù)的不良數(shù)據(jù)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，從而降低了SCADA數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)算次數(shù)，提升了運(yùn)算效率。

最廣泛、最系統(tǒng)、最經(jīng)典的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)法就是序列法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是短期負(fù)荷中應(yīng)用最廣泛的。長(zhǎng)江序列法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

聚類集中通常應(yīng)用到對(duì)客戶分類和信用評(píng)價(jià)，不良數(shù)據(jù)修正、變壓器、繼電器診斷等方面。

空間挖掘技術(shù)的應(yīng)用有利于決策人員快速的診斷決策，做出正確的反應(yīng)，對(duì)電力企業(yè)意義重大。[2]

最后在數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中，還要注意對(duì)客戶隱私的保護(hù)，以及私人隱私不可觸碰的底線。在數(shù)據(jù)的收集時(shí)要注意觸及私人隱私的數(shù)據(jù)盡量不收集，數(shù)據(jù)使用時(shí)要做好保密工作，數(shù)據(jù)在用完一段時(shí)間后，要注意數(shù)據(jù)的清理。

加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘人才的應(yīng)用與培養(yǎng)。我國(guó)對(duì)信息挖掘技術(shù)的應(yīng)用與研究還有發(fā)展空間，未來(lái)還有許許多多的新型技術(shù)手段，等待我們?nèi)ヌ剿?。以確?？蛻綦[私安全、促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確與價(jià)值為前提為前提，促進(jìn)數(shù)據(jù)應(yīng)用與電力營(yíng)銷發(fā)展，加快人才培養(yǎng)，提升數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探索與應(yīng)用。

總結(jié)：隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，人口的增加，用電單位的增多，電力企業(yè)營(yíng)銷系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)與完善對(duì)于電力企業(yè)的運(yùn)營(yíng)、發(fā)展來(lái)說(shuō)都至關(guān)重要，電力公司的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)管理者，要充分利用現(xiàn)代科學(xué)手段及科研成功，運(yùn)用海量信息大數(shù)據(jù)，了解并熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，結(jié)合運(yùn)營(yíng)出出現(xiàn)的問(wèn)題和發(fā)展現(xiàn)狀，根據(jù)數(shù)據(jù)體現(xiàn)出的客戶意愿或活動(dòng)傾向，進(jìn)行經(jīng)營(yíng)策略調(diào)整，促進(jìn)電力公司的盈利與發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]許敏.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用及發(fā)展[J].科技與企業(yè)， 2015 （10） ：60-60

[2]隋春明.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電力營(yíng)銷分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電子科技大學(xué)， 2015