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    基于數(shù)據(jù)挖掘的電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

    2018-06-04 03:42:08張耀趙猛于海濤田雨婷國(guó)網(wǎng)天津市電力公司信息通信公司
    數(shù)碼世界 2018年5期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘用戶分析

    張耀 趙猛 于海濤 田雨婷 國(guó)網(wǎng)天津市電力公司信息通信公司

    引言:隨著電力體制改革加速推進(jìn),面向終端客戶的售電側(cè)市場(chǎng)正在快速放開(kāi),作為傳統(tǒng)電力企業(yè)應(yīng)逐漸加大對(duì)客戶服務(wù)的持續(xù)關(guān)注與改進(jìn),不斷提升對(duì)客戶服務(wù)的持續(xù)關(guān)注與改進(jìn),不斷提升對(duì)客戶的服務(wù)水平和自身營(yíng)銷(xiāo)能力。

    在營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中,公司積累了大量的用戶基礎(chǔ)檔案數(shù)據(jù)、繳費(fèi)行為數(shù)據(jù)、用電行為數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)此類(lèi)數(shù)據(jù)的深入挖掘,建立電力客戶標(biāo)簽?zāi)P?,?yīng)用電力客戶標(biāo)簽?zāi)P烷_(kāi)展電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)回收預(yù)估,有針對(duì)性的開(kāi)展電費(fèi)催繳、預(yù)付費(fèi)等預(yù)防措施,促進(jìn)電費(fèi)回收。

    1 總體設(shè)計(jì)

    目前電力企業(yè)面對(duì)客戶的能力與整個(gè)社會(huì)整體高度的維權(quán)意識(shí)、以及其他行業(yè)完善的服務(wù)體驗(yàn)相比仍處于落后水平,因此電網(wǎng)公司服務(wù)理念亟待從“客戶需求導(dǎo)向”進(jìn)一步向“客戶體驗(yàn)導(dǎo)向”提升,挖掘海量的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值,用以創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)策略和服務(wù)模式,提升內(nèi)部管控水平和保障企業(yè)效益。

    電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)工作歷來(lái)是供電企業(yè)的工作重點(diǎn),它直接關(guān)系到銷(xiāo)售收入能否真正實(shí)現(xiàn),直接關(guān)系到供電企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成果和經(jīng)濟(jì)效益,關(guān)系到供電企業(yè)的生存與發(fā)展,因此需要細(xì)化用戶分類(lèi),利用客戶的用電類(lèi)別、行業(yè)分類(lèi)、用電量、抄表例日、欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額等信息構(gòu)建客戶標(biāo)簽?zāi)P?,通過(guò)客戶標(biāo)簽信息與欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性分析,得出相關(guān)性系數(shù),用于計(jì)算客戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)得分,從而預(yù)估客戶的電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。

    2 詳細(xì)設(shè)計(jì)

    基于數(shù)據(jù)挖掘的電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究,主要應(yīng)用RFM分析方法,考慮到電力企業(yè)用戶交費(fèi)存在一次大量金額、交費(fèi)次數(shù)少等特點(diǎn),此次研究工作對(duì)原有RFM分析模型進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整,將原有RFM模型的最近一次消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)次數(shù)、消費(fèi)金額三個(gè)指標(biāo)替換為客戶最后一次欠費(fèi)時(shí)間、欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額,以此作為RFM分析的三個(gè)指標(biāo),同時(shí)結(jié)合客戶基礎(chǔ)屬性信息,用電行為信息等,構(gòu)建基于RFM的客戶標(biāo)簽?zāi)P?,針?duì)客戶標(biāo)簽?zāi)P团c欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性分析結(jié)果,對(duì)未來(lái)發(fā)生的欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)估,重點(diǎn)主要分為以下三類(lèi):

    一是在客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽方面,完成客戶用電類(lèi)別、行業(yè)分類(lèi)等基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)歸攏,實(shí)現(xiàn)客戶欠費(fèi)行為、違約行為、業(yè)務(wù)變更行為等用電行為的分析,得出用戶標(biāo)簽明細(xì)數(shù)據(jù),形成客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽明細(xì)清單。

    二是在客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建方面,依據(jù)得出的客戶標(biāo)簽明細(xì)清單,結(jié)合電力行業(yè)本身的特點(diǎn),本項(xiàng)目對(duì)RFM分析方法進(jìn)行深化應(yīng)用,將客戶的欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額、最近一次欠費(fèi)時(shí)間作為衡量用戶欠費(fèi)行為的三個(gè)因子,得出RFM評(píng)價(jià)結(jié)果,同時(shí)結(jié)合客戶的用電類(lèi)別、行業(yè)分類(lèi)等客戶標(biāo)簽屬性完成客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建。

    三是在電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面,根據(jù)客戶標(biāo)簽明細(xì)清單中用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)及RFM得分情況,結(jié)合用戶欠費(fèi)狀態(tài),進(jìn)行相關(guān)性分析,得出用戶標(biāo)簽與欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性系數(shù),依據(jù)相關(guān)性系數(shù)及預(yù)估月份的用戶屬性信息得出欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)得分。

    3 模型算法梳理

    3.1 RFM模型分析

    在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。該模型通過(guò)一個(gè)客戶的近期購(gòu)買(mǎi)行為、購(gòu)買(mǎi)的總體頻率以及花了多少錢(qián)三項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該客戶的價(jià)值狀況。由于電力行業(yè)自身的特點(diǎn)及客戶的行為特征,通過(guò)購(gòu)電行為難以實(shí)現(xiàn)客戶的評(píng)價(jià),因此選取截止到當(dāng)前時(shí)間前1年的客戶的最近一次欠費(fèi)時(shí)間、欠費(fèi)次數(shù),累計(jì)欠費(fèi)金額作為RFM評(píng)價(jià)用戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)的三個(gè)指標(biāo),綜合客戶的標(biāo)簽屬性信息進(jìn)行客戶標(biāo)簽?zāi)P蜆?gòu)建。

    3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析

    數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(歸一化)處理是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作,不同評(píng)價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位,這樣的情況會(huì)影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,為了消除指標(biāo)之間的量綱影響,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,各指標(biāo)處于同一數(shù)量級(jí),適合進(jìn)行綜合對(duì)比評(píng)價(jià)。通過(guò)使用離差標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)客戶的違約用電發(fā)生次數(shù)、增量、流失工單辦理情況、欠費(fèi)次數(shù)、欠費(fèi)金額等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)線性變化,使結(jié)果值映射到[0-1]之間。

    3.3 相關(guān)性分析

    相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度,是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。線性相關(guān)是相關(guān)性分析最常見(jiàn)的一種,即當(dāng)一個(gè)連續(xù)變量發(fā)生變動(dòng)時(shí),另一個(gè)連續(xù)變量相應(yīng)的呈現(xiàn)線性關(guān)系變動(dòng),用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)度量。

    皮爾遜相關(guān)也稱(chēng)為積差相關(guān)(或積矩相關(guān))是英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜于20世紀(jì)提出的一種計(jì)算直線相關(guān)的方法。假設(shè)有兩個(gè)變量X、Y,那么兩變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)可通過(guò)以下公式計(jì)算:

    公式一:

    公式二:

    公式三:

    公式四:

    以上列出的四個(gè)公式等價(jià),其中E是數(shù)學(xué)期望,cov表示協(xié)方差,N表示變量取值的個(gè)數(shù),在本項(xiàng)目中變量值為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之后的多個(gè)客戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)值,依據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析,得出客戶標(biāo)簽與當(dāng)前欠費(fèi)狀態(tài)的相關(guān)性系數(shù)。

    通過(guò)相關(guān)性分析得出的威爾遜系數(shù),客戶欠費(fèi)狀態(tài),客戶標(biāo)簽信息,構(gòu)建客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估模型,模型公式如下:

    g(x)為最終得出的客戶電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)得分,,等為客戶標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),,,…等為威爾遜相關(guān)系數(shù)。

    通過(guò)獲取10kV以上客戶在近一年內(nèi)(2016年1月至2016年12月)的客戶用電行為、交費(fèi)行為等數(shù)據(jù),如增量工單辦理情況、流失工單辦理情況、客戶交費(fèi)時(shí)間,通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的映射得出客戶標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),結(jié)合2017年1月客戶的欠費(fèi)狀態(tài),進(jìn)行相關(guān)性分析,得出威爾遜相關(guān)性系數(shù)。

    4 預(yù)估成效

    根據(jù)構(gòu)建的客戶電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)模型,結(jié)合客戶欠費(fèi)狀態(tài),采用相關(guān)性分析方法,對(duì)客戶標(biāo)簽屬性與客戶當(dāng)前欠費(fèi)狀態(tài)進(jìn)行相關(guān)性分析,得出威爾遜系數(shù)。經(jīng)過(guò)對(duì)電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)未命中的客戶進(jìn)行抽樣分析,發(fā)現(xiàn)兩類(lèi)現(xiàn)象,分別為客戶的交費(fèi)日期提前和客戶的繳費(fèi)期限延后,建議業(yè)務(wù)部門(mén)依據(jù)預(yù)估結(jié)果及客戶特點(diǎn),及時(shí)走訪客戶,了解往月欠費(fèi)原因,制定短信催費(fèi)、收取預(yù)收或調(diào)整客戶繳費(fèi)期限等電費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防措施,減小電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)。

    通過(guò)該項(xiàng)目的研究成果,為業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)客戶的差異化管理提供依據(jù),基于電費(fèi)回收的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估結(jié)果,有針對(duì)性的開(kāi)展電費(fèi)催繳、欠費(fèi).停電和預(yù)付費(fèi)等預(yù)防措施,制定個(gè)性化催繳方案,加強(qiáng)欠費(fèi)催繳力度,促進(jìn)電費(fèi)快速積極回收,從而降低公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)及經(jīng)濟(jì)損失,保障企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

    [1]楊一帆,傅軍,朱天博,等.電力客戶用電行為特征挖掘與預(yù)測(cè)[J]. 電測(cè)與儀表,2016, 53(s1):111-114.

    [2]林嘉暉.基于數(shù)據(jù)挖掘的電網(wǎng)用戶行為分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 中山大學(xué),2013.

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    [4]陳明亮.客戶價(jià)值細(xì)分與保持策略研究[J].成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn) 代化,2001:

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    [6]劉英姿,吳昊.客戶細(xì)分方法研究綜述[J].管理工程學(xué)報(bào),2006

    [7]王春葉.基于數(shù)據(jù)挖掘的電力客戶細(xì)分研究[D].北京:華北電力大學(xué),2009

    [8]程啟月.評(píng)測(cè)指標(biāo)權(quán)重確定的結(jié)構(gòu)熵權(quán)法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2010

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