一、營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)分析中可利用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的時(shí)間序列模型分析預(yù)測(cè)常規(guī)算法：時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)學(xué)科中應(yīng)用性較強(qiáng)的一個(gè)分支，在金融經(jīng)濟(jì)、氣象水文、信號(hào)處理、機(jī)械振動(dòng)等眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。時(shí)間序列模型最主要的特征就是承認(rèn)觀測(cè)值之間的依賴(lài)關(guān)系和相關(guān)性，它是一種動(dòng)態(tài)模型，能夠應(yīng)用于動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法就是通過(guò)編制和分析時(shí)間序列，根據(jù)時(shí)間序列所反映出來(lái)的發(fā)展過(guò)程、方向和趨勢(shì)，進(jìn)行類(lèi)推或延伸，借以預(yù)測(cè)下一段時(shí)間或以后若干年內(nèi)可能達(dá)到的水平。

其內(nèi)容包括：收集與整理某社會(huì)現(xiàn)象的歷史資料;對(duì)這些資料進(jìn)行檢查鑒別，排成數(shù)列;分析時(shí)間數(shù)列，從中尋找社會(huì)現(xiàn)象隨時(shí)間變化而變化的規(guī)律，得出一定的模式;以此模式去預(yù)測(cè)社會(huì)現(xiàn)象將來(lái)的情況。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類(lèi)算法：目前，電力營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域通常采用聚類(lèi)技術(shù)來(lái)進(jìn)行客戶細(xì)分。可根據(jù)不同的數(shù)據(jù)情況和分析需要，選擇不同聚類(lèi)算法來(lái)進(jìn)行客戶細(xì)分。此外，還可利用客戶忠誠(chéng)度驅(qū)動(dòng)關(guān)系模型，回歸分析，客戶忠誠(chéng)矩陣分析，以及忠誠(chéng)客戶安全指數(shù)分析等數(shù)據(jù)挖掘模型和手段，進(jìn)行更深層次、多方位的客戶細(xì)分。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析和決策樹(shù)分析方法：用關(guān)聯(lián)分析和決策樹(shù)分析方法，可分析各種因素所構(gòu)成的市場(chǎng)環(huán)境與電量變化之間的規(guī)律。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析主要是分析某一市場(chǎng)環(huán)境與各種售電量水平之間的關(guān)聯(lián)程度，進(jìn)而確定不同市場(chǎng)環(huán)境中影響售電量變化的主要因素和次要因素。決策樹(shù)主要是分析某一市場(chǎng)環(huán)境內(nèi)部各個(gè)因素之間對(duì)電量水平變化的層次關(guān)系，并歸納對(duì)該市場(chǎng)內(nèi)對(duì)售電水平進(jìn)行分類(lèi)的規(guī)則并根據(jù)規(guī)則對(duì)售電水平進(jìn)行預(yù)測(cè)分類(lèi)。

二、對(duì)具體開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)業(yè)務(wù)分析工作的建議

營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)分析切入點(diǎn)方面：建議從用電量需求預(yù)測(cè)為營(yíng)銷(xiāo)分析切入點(diǎn)，因?yàn)榇瞬糠稚婕暗臓I(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)相對(duì)獨(dú)立。可以從試點(diǎn)開(kāi)始，再全面推廣。用電量需求預(yù)測(cè)可直接指導(dǎo)目前急需解決的需求側(cè)管理和有序用電問(wèn)題和將營(yíng)銷(xiāo)終端與輸電、配點(diǎn)相結(jié)合方面問(wèn)題。營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)分析切入點(diǎn)對(duì)客戶細(xì)分、客戶信用等級(jí)評(píng)估、電費(fèi)回收和欠費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)控制、防竊電等方面均有影響。軟硬件設(shè)備及IT技術(shù)方面：營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)量龐大，對(duì)數(shù)據(jù)源的抽取、轉(zhuǎn)換、載入階段所需耗費(fèi)的工作量大，時(shí)間長(zhǎng)。

整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程需充分考慮存儲(chǔ)、服務(wù)器等設(shè)備容量和處理能力，并選擇適用于海量數(shù)據(jù)挖掘軟件。在搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)過(guò)程中，為提高運(yùn)算速度，系統(tǒng)分析能力，可充分考慮采取以下計(jì)算技術(shù)：內(nèi)存計(jì)算，可將查詢計(jì)算速度提高一個(gè)量級(jí);庫(kù)內(nèi)計(jì)算，目前TereData在此項(xiàng)技術(shù)方面較有優(yōu)勢(shì);網(wǎng)格計(jì)算，即分布式計(jì)算技術(shù)。跨行業(yè)，尋求外部合作方面：在構(gòu)建模型時(shí)，應(yīng)充分參考借鑒銀行、電信等行業(yè)相關(guān)客戶管理、客戶信用等級(jí)評(píng)價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)等相關(guān)業(yè)務(wù)模型;參考水、天然氣行業(yè)費(fèi)用回收方法。還可與其他行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)，例如國(guó)際知名的數(shù)據(jù)咨詢團(tuán)隊(duì)進(jìn)行合作，以吸取先進(jìn)技術(shù)，迅速推進(jìn)分析挖掘工作。

三、總結(jié)

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可深入滲透到電力營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域各方面，對(duì)科學(xué)指導(dǎo)電網(wǎng)發(fā)展，制定電力營(yíng)銷(xiāo)策略，防范電費(fèi)回收風(fēng)險(xiǎn)，合理制定電價(jià)，提升電網(wǎng)服務(wù)品質(zhì)，并為最終實(shí)現(xiàn)切實(shí)提高電力企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理水平的目標(biāo)發(fā)揮巨大作用。

作者：李皎           單位：國(guó)網(wǎng)信息通信有限公司