[发明专利]基于随机森林和决策树的优质客户识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于随机森林和决策树的优质客户识别方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取样本客户价值特征，并进行样本客户的优质性判别；采用样本客户数据，基于随机森林和决策树算法进行训练，构建优质客户识别模型；将待识别客户的价值特征作为输入，基于所述优质客户识别模型，判断所述客户是否为优质客户。本发明基于大数据实现了优质客户的精准定位。

技术领域

本发明属于机器学习的技术领域，尤其涉及一种基于随机森林和决策树的优 质客户识别方法及装置。

背景技术

随着电力改革深化、售电侧市场的全面放开，国家电网公司各级供电公司均 面临着市场竞争压力，为提升电网企业盈利能力和竞争力，增加优质客户的忠诚 度、满意度和客户黏性，企业在做好全社会普遍服务的基础上，为优质客户提供 优质服务将是各售电主体竞争优质客户的主要手段和策略。

为了实现上述目的，保持电网企业的长期可持续发展，必须精准定位优质客 户，并为优质客户提供差异化优质服务，增强客户对电网企业的忠诚度和依赖粘 性，抢占优质客户资源市场，制定有针对性的竞争服务策略，将有限的服务资源 投入到优质客户的身上，与其建立稳定的供用电关系。

随着公司营销信息化、自动化建设的大力推进，以及4亿用户智能电能表全 面实现信息自动采集，公司拥有的海量客户数据，4.3亿客户的档案、业扩、 计量、电费等数据年增长量约50TB，4.0亿只智能电能表电量、电能质量采集带 来数据年增长量约500TB，每日约20万次95598电话带来数据年增长量约10TB， 每日约15万张业务工单带来数据年增长量约2TB，节能服务、电动汽车充换电 网络运营等也积累了海量数据；同时，随着互联网经济的快速发展，95598智能 互动网站、“掌上电力”手机APP、“电e宝”、“e充电”等网络用户的应用呈爆 炸式增长。

然而，随着数据量的爆发式增长和业务要求的不断提高，传统的业务系统架 构已经越来越难满足系统运行的要求。大数据技术作为重要的战略资源已经在全 球范围内达成共识，数据这一基础性战略资源为分析客户需求和提供针对性服务， 提供了数据支撑。

综上所述，如何基于大数据实现优质客户的精准识别定位，是目前需要迫切 解决的技术问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，解决现有技术中针对如何基于大数据实现优质 客户的精准识别定位的问题，本发明提供了一种基于随机森林和决策树的优质客 户识别方法及装置，所述方法以售电侧电网公司客户的用电属性、用电行为、用 电特征等海量数据为基础，建立多维度的客户评价指标体系，通过以数据分析方 式构建的客户评价模型，对客户进行综合评分，从而实现对优质客户的精准识别 定位。

本发明的第一目的是提供一种基于随机森林和决策树的优质客户识别方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下一种技术方案：

一种基于随机森林和决策树的优质客户识别方法，包括以下步骤：

获取样本客户价值特征，并进行样本客户的优质性判别；

采用样本客户数据，基于随机森林和决策树算法进行训练，构建优质客户识 别模型；

将待识别客户的价值特征作为输入，基于所述优质客户识别模型，判断所述 客户是否为优质客户。

作为进一步的优选方案，所述获取样本客户价值特征并进行样本客户的优质 性判别的具体步骤包括：

选择样本客户，获取样本客户的用户各项用电信息，并对其影响客户综合价 值进行分析，构建多维度的客户价值评价特征指标体系；

根据所述指标体系统计样本客户的价值特征，并进行样本客户优质性判别。