考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘方法

摘 要：本文針對(duì)電力營(yíng)銷領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的方法。對(duì)電力消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)了一些有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則，幫助電力公司更好地了解客戶需求和行為，從而制定更有效的營(yíng)銷策略。通過(guò)與其他2種方法進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估了不同方法的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)，并發(fā)現(xiàn)本文方法在支持度、可信度和相關(guān)度方面具有更優(yōu)越的性能。表明本文方法能夠更好地挖掘電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和決策支持。

關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則；電力營(yíng)銷；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號(hào)：TM 73" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著電力市場(chǎng)開(kāi)放和競(jìng)爭(zhēng)加劇，電力企業(yè)面臨越來(lái)越多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境中，電力企業(yè)需要通過(guò)有效的營(yíng)銷策略來(lái)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和盈利能力[1]。而數(shù)據(jù)挖掘作為一種利用大數(shù)據(jù)分析和挖掘隱藏信息的技術(shù)，為電力營(yíng)銷提供了有力的支持[2]。電力市場(chǎng)中存在大量的數(shù)據(jù)，包括用戶用電數(shù)據(jù)、用戶屬性數(shù)據(jù)、市場(chǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含豐富的信息，幫助電力企業(yè)了解用戶需求、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化營(yíng)銷策略等[3]。然而，由于數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)復(fù)雜性高，如何從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息成為一個(gè)挑戰(zhàn)。

1 電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘方法設(shè)計(jì)

1.1 電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)處理

電力市場(chǎng)營(yíng)銷的數(shù)據(jù)包括歷史售電數(shù)據(jù)、售電量、售電時(shí)間、售電行業(yè)類別等方面。首先，為了方便數(shù)據(jù)的分析和比較，需要將不同維度的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的數(shù)量級(jí)中。避免不同維度數(shù)據(jù)之間的差異對(duì)分析結(jié)果的影響。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，本文引入了最大-最小規(guī)范化屬性。該方法通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到一個(gè)統(tǒng)一的區(qū)間內(nèi)，通常為[0，1]或[-1，1]。保持原始數(shù)據(jù)的相對(duì)關(guān)系，同時(shí)使數(shù)據(jù)具有可比性[4]。通過(guò)最大-最小規(guī)范化屬性，將歷史售電數(shù)據(jù)、售電量、售電時(shí)間、售電行業(yè)類別等不同維度的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的數(shù)量級(jí)中。為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘提供基礎(chǔ)保障，使數(shù)據(jù)之間的關(guān)系更明確、更可靠。通過(guò)統(tǒng)一的數(shù)量級(jí)，不同維度的數(shù)據(jù)在同一范圍內(nèi)進(jìn)行比較和分析，有利于挖掘更準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)規(guī)則和規(guī)律，為電力公司提供更有針對(duì)性的營(yíng)銷策略和決策支持。

將原始電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，如公式（1）所示。

（1）

式中：v'為經(jīng)過(guò)處理的電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)；v為原始數(shù)據(jù)。

通過(guò)公式（1）將不同維度的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的區(qū)間內(nèi)，數(shù)據(jù)之間的比較將更直觀、更可靠。在實(shí)際應(yīng)用中，如果maxA和minA的波動(dòng)較大，會(huì)導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)分布不均，從而影響后續(xù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效果，如公式（2）所示。

xk，i=v'（||Pk-Ti||） （2）

式中：xk，i為第k個(gè)營(yíng)銷數(shù)據(jù)向量Pk在第i個(gè)屬性上的轉(zhuǎn)換結(jié)果；Pk為一次電力市場(chǎng)營(yíng)銷中的各種數(shù)據(jù)，例如售電量、售電時(shí)間、售電行業(yè)類別等；Ti為衡量第i個(gè)屬性在整個(gè)數(shù)據(jù)集中的平均值或中心位置。

將Pk與Ti輸入轉(zhuǎn)換函數(shù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，這個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的作用是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使原始數(shù)據(jù)的屬性變得更有意義和可解釋。通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，緩解數(shù)據(jù)屬性的連續(xù)離散化問(wèn)題。在原始數(shù)據(jù)中，屬性的值是連續(xù)的，這樣會(huì)給數(shù)據(jù)分析和挖掘帶來(lái)一定的困難。但是，通過(guò)轉(zhuǎn)換函數(shù)的作用，相關(guān)屬性的值具有非連續(xù)性，更有利于挖掘營(yíng)銷數(shù)據(jù)的規(guī)律。具體來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)換函數(shù)將原始數(shù)據(jù)的屬性值映射到一個(gè)新的值域中。這個(gè)新的值域是離散的，也是更有序和有結(jié)構(gòu)的。通過(guò)這個(gè)轉(zhuǎn)換，將原始數(shù)據(jù)的屬性變得更易于理解和分析。例如，原始數(shù)據(jù)中的某個(gè)屬性是銷售額，它是一個(gè)連續(xù)的數(shù)值。但是，通過(guò)轉(zhuǎn)換函數(shù)的作用，將銷售額分為不同的離散區(qū)間，例如低、中、高等級(jí)。就更好地理解和比較不同銷售額區(qū)間的數(shù)據(jù)，挖掘營(yíng)銷數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。

1.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則建立電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

在電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中，本文將其分為3個(gè)步驟。首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和整合，將來(lái)自不同渠道和部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并和清洗。消除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。其次，建立一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘倉(cāng)庫(kù)，將處理完的營(yíng)銷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在倉(cāng)庫(kù)中。數(shù)據(jù)挖掘倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)專門用于存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，它提供了高效的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和查詢功能。通過(guò)建立數(shù)據(jù)挖掘倉(cāng)庫(kù)，更方便地進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析工作[5]。最后，本文引入了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法來(lái)直接挖掘數(shù)據(jù)源。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是一種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系和規(guī)律。通過(guò)應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，挖掘營(yíng)銷數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢(shì)，為電力企業(yè)的決策提供有價(jià)值的信息和建議。

支持度是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的概念，它用于衡量一個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。在這種情況下，通過(guò)計(jì)算支持度來(lái)衡量屬性A在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的重要性和普遍性。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)以下步驟計(jì)算屬性A的支持度。1）遍歷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的每一條數(shù)據(jù)T。2）針對(duì)每一條數(shù)據(jù)T，檢查是否存在項(xiàng)目ik屬于T。3）如果項(xiàng)目ik屬于T，那么計(jì)數(shù)器加一，表示該數(shù)據(jù)T支持項(xiàng)目ik。4）繼續(xù)遍歷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的所有數(shù)據(jù)，重復(fù)步驟2和3。5）計(jì)算支持度的值，即支持項(xiàng)目ik的數(shù)據(jù)T的數(shù)量除以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的總數(shù)據(jù)量，如公式（3）所示。

（3）

式中：SP（A）為屬性A在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的支持度；DA為在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中挖掘出的屬性A的數(shù)據(jù)量；Dm為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的實(shí)際數(shù)據(jù)量。

支持度是用來(lái)衡量一個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率的指標(biāo)。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)以下步驟計(jì)算屬性A的支持度Sp（A）。1）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中包含屬性A的數(shù)據(jù)量，即DA。2）計(jì)算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的實(shí)際數(shù)據(jù)量，即Dm。3）將DA除以Dm，得到屬性A的支持度SP（A）。

首先，識(shí)別屬性A在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的頻繁項(xiàng)集，即屬性A與其他屬性之間的頻繁關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過(guò)計(jì)算支持度，確定哪些屬性組合在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率超過(guò)了預(yù)先設(shè)定的支持度閾值。這些頻繁項(xiàng)集幫助了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性。其次，基于頻繁項(xiàng)集，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則幫助發(fā)現(xiàn)不同屬性之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而為決策提供有價(jià)值的信息。針對(duì)每一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則，計(jì)算其置信度，即規(guī)則的發(fā)生概率。置信度的計(jì)算方法是將規(guī)則的支持度除以條件的支持度。最后，為了篩選具有較高置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則，設(shè)置一個(gè)最小置信度閾值。只有當(dāng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度超過(guò)這個(gè)閾值時(shí)，才被認(rèn)為是具有較高置信度的規(guī)則。分析篩選的關(guān)聯(lián)規(guī)則，了解交易數(shù)據(jù)X和Y之間的關(guān)聯(lián)性和相關(guān)性，如公式（4）所示。

（4）

公式（4）中的可信度指標(biāo)用于衡量規(guī)則XY的可信程度，即在條件X發(fā)生的情況下，結(jié)論Y發(fā)生的概率，根據(jù)用戶的用電情況，給定最小支持度閾值和最小可信度閾值來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析。了解交易數(shù)據(jù)X和Y之間的相關(guān)性和關(guān)聯(lián)性。通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則的條件和結(jié)論來(lái)推斷X和Y之間的關(guān)系，如公式（5）所示。

（5）

式中：δ為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的交易數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)度；P為關(guān)聯(lián)系數(shù)。

當(dāng)δ的值大于1時(shí)，X和Y之間的相關(guān)度較高，它們的變化趨勢(shì)是一致的。當(dāng)X增加時(shí)，Y也會(huì)增加。當(dāng)δ的值等于1時(shí)，X和Y之間沒(méi)有明顯的相關(guān)性，它們的變化趨勢(shì)相互獨(dú)立，一個(gè)變量的變化不會(huì)對(duì)另一個(gè)變量產(chǎn)生影響。當(dāng)δ的值小于1時(shí)，X和Y之間成負(fù)相關(guān)，它們的變化趨勢(shì)是相反的，當(dāng)X增加時(shí)，Y會(huì)減少。

根據(jù)售電量、售電價(jià)、氣溫、降水等數(shù)據(jù)的屬性類型進(jìn)行分類存儲(chǔ)，使相關(guān)的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)上更緊湊、更有序。當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，根據(jù)需要直接訪問(wèn)特定類型的數(shù)據(jù)，不需要遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這樣不僅提高了數(shù)據(jù)訪問(wèn)的效率，也減少了數(shù)據(jù)搜索的復(fù)雜度和耗時(shí)，從而節(jié)省了時(shí)間和資源。此外，分類存儲(chǔ)還有助于數(shù)據(jù)挖掘算法的優(yōu)化和加速。當(dāng)數(shù)據(jù)被按照屬性類別進(jìn)行歸類存儲(chǔ)后，更容易地對(duì)特定類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。數(shù)據(jù)挖掘算法針對(duì)不同屬性類別的數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，提高算法的執(zhí)行效率和準(zhǔn)確性。

本節(jié)設(shè)計(jì)的電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘方法通過(guò)最大-最小規(guī)范化和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，為后續(xù)的試驗(yàn)分析奠定了基礎(chǔ)。這些方法將更深入地理解電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)中的潛在模式，從而提高決策的有效性。

2 試驗(yàn)分析

2.1 試驗(yàn)過(guò)程

在本試驗(yàn)中，利用第一部分設(shè)計(jì)的最大-最小規(guī)范化方法處理了電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)被輸入關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中，結(jié)果顯示支持度和可信度顯著提高。

2.1.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

收集電力市場(chǎng)營(yíng)銷相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括歷史售電數(shù)據(jù)、售電量、售電時(shí)間、售電行業(yè)類別、氣溫、降水量等。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整合，消除噪聲和冗余，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。通過(guò)最大-最小規(guī)范化方法將不同維度的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的數(shù)量級(jí)，以便于后續(xù)分析。

2.1.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分類

將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)挖掘倉(cāng)庫(kù)中，并根據(jù)屬性類型進(jìn)行分類存儲(chǔ)，例如分別存儲(chǔ)售電量、售電價(jià)、氣溫、降水量等數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)的效率，減少數(shù)據(jù)搜索的復(fù)雜度。

2.1.3 頻繁項(xiàng)集挖掘

采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，對(duì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘。通過(guò)公式（3）、公式（4）識(shí)別屬性A在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的頻繁項(xiàng)集。

2.1.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則生成

基于頻繁項(xiàng)集，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。通過(guò)設(shè)置最小置信度閾值，篩選具有較高置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。利用相關(guān)度指標(biāo)公式（5）分析屬性之間的關(guān)系。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。售電量在過(guò)去幾年呈波動(dòng)的趨勢(shì)，2019年和2023年的售電量較高，分別為3.895×107kWh和4.005×107kWh，而2020年的售電量最低為3.026×107kWh。售電均價(jià)也存在波動(dòng)，2023年的售電均價(jià)最高為0.420元/kWh，而2018年的售電均價(jià)最低為0.334元/kWh。平均氣溫在不同年份之間有所變化，2022年的平均氣溫最高為-7.3℃，而2019年的平均氣溫最低為-12.9℃。降水量也有所波動(dòng)，2019年的降水量最高為25.3mm，而2020年的降水量最低為0.7mm。

2.2 試驗(yàn)結(jié)果

本文將最小支持度閾值設(shè)定為0.160，最小可信度閾值設(shè)定為0.348，最小相關(guān)度閾值設(shè)定為0.875。首先，參考文獻(xiàn)[1]中基于耦合度量的電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘方法的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)，該方法主要通過(guò)耦合度量來(lái)評(píng)估不同變量之間的關(guān)聯(lián)程度，從而發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)。耦合度量是一種有效的數(shù)據(jù)分析工具，幫助揭示數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，進(jìn)而為電力市場(chǎng)營(yíng)銷提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)。通過(guò)這種方法，研究人員更好地理解市場(chǎng)中的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，從而制定更有效的市場(chǎng)營(yíng)銷策略和決策。其次，參考文獻(xiàn)[2]中基于Tex-RCNN的電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘方法的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)。Tex-RCNN是一種基于深度學(xué)習(xí)的文本識(shí)別模型，通過(guò)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，能夠有效地識(shí)別和提取文本信息。在電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘中，Tex-RCNN用于識(shí)別和分析市場(chǎng)中的文本數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)。通過(guò)Tex-RCNN模型，研究人員更準(zhǔn)確地理解市場(chǎng)中的文本信息，挖掘隱藏在其中的有價(jià)值的數(shù)據(jù)特征，為電力市場(chǎng)營(yíng)銷決策提供更精準(zhǔn)的指導(dǎo)和支持。最后，設(shè)計(jì)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘方法，并確定了相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)。

試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2，試驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)應(yīng)用最大-最小規(guī)范化和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法不僅提高了數(shù)據(jù)的可比性，還挖掘了更可靠的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這些發(fā)現(xiàn)與第一部分提出的理論預(yù)期一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)方法的合理性和有效性。3種方法在強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘中都取得了一定的成果，但本文方法在某些關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘上表現(xiàn)更優(yōu)秀。數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)包括支持度、可信度和相關(guān)度，本文方法在這些指標(biāo)上的表現(xiàn)也有一定的優(yōu)勢(shì)，特別是在可信度和相關(guān)度方面。首先，在支持度方面，本文方法的支持度值相對(duì)較高，分別為0.243、0.268、0.162和0.235。相比之下，文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]的支持度值較低。這表明本文方法能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集，具有更好的覆蓋能力。其次，在可信度方面，本文方法的可信度值也相對(duì)較高，分別為0.368、0.432、0.667和0.785。相比之下，文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]的可信度值較低。這表明本文方法的關(guān)聯(lián)規(guī)則更可靠，具有更高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。最后，在相關(guān)度方面，本文方法的相關(guān)度值也相對(duì)較高，分別為0.962、0.978、0.982和0.996。相比之下，文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]的相關(guān)度值較低。這表明本文方法能夠更準(zhǔn)確地衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則之間的相關(guān)性，有助于發(fā)現(xiàn)更具有實(shí)際意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。本文方法在支持度、可信度和相關(guān)度方面具有較高的數(shù)值，性能比文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]的方法更高。本文方法能夠更好地挖掘電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和決策支持。因此，本文方法在電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘中具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié)語(yǔ)

本文方法能夠更好地挖掘電力市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為電力市場(chǎng)決策提供更準(zhǔn)確、更有效的數(shù)據(jù)支持。然而，本文還存在一些局限性，例如數(shù)據(jù)集的選擇和方法的適用性等方面。因此，未來(lái)的研究需要進(jìn)一步改進(jìn)本文方法，擴(kuò)大數(shù)據(jù)集的規(guī)模，并探索其他數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。本文為電力營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究提供了有益的探索和啟示，對(duì)電力市場(chǎng)的發(fā)展和決策具有一定的指導(dǎo)意義。

參考文獻(xiàn)

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