[发明专利]一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法

权利要求书

1.一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于，该方法利用大数据处理技术生成用户特性标签,用户特性标签通过分析用户的特征诉求指标，利用大数据算法模型生成特征诉求指标的数据库；大数据处理技术的基础数据库构型围绕客户诉求构建，将电力95598、电力内网外网、“网上国网”、微信公众号线、营业厅意见簿等渠道的意见和咨询数据流导入基础数据库作为标签数据原始来源，通过数据分析以标签的形式对客户进行标记。

2.根据权利要求1所述的一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于：构建特征诉求指标的数据库，此数据库包含如下子数据库分支：电网建设诉求特征指标子数据库、供电质量诉求特征指标子数据库、故障抢修诉求特征指标子数据库、营业诉求特征指标子数据库和服务诉求特征指标子数据库。

3.根据权利要求2所述的一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于：所述电网建设诉求特征指标子数据库包括：施工合规性、电网设施建设与施工不规范、农网改造不及时、占地赔偿对等性和噪音污染。

4.根据权利要求2所述的一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于：所述供电质量诉求特征指标子数据库包括：频繁停电、频繁停电、低电压、电能质量异常、无故停电、未按计划停送电。

5.根据权利要求2所述的一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于：所述故障抢修诉求特征指标子数据库包括：抢修服务态度差、抢修质量不高、抢修超时限。

6.根据权利要求2所述的一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于：所述营业诉求特征指标子数据库包括：抄表错误及欠费停电不通知、复电不及、表计线路、业扩报装超时限、其他类。

7.根据权利要求2所述的一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于：所述服务诉求特征指标子数据库包括：服务人员态度冷漠、行为不规范、营业厅及收费网点管理不规范。

8.根据权利要求1所述的一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，其特征在于：所述大数据算法模型包括线性回归模型，利用回归分析确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系；所述大数据算法模型包括Logistic回归模型，根据现有数据对分类边界建立回归公式并以此进行分类，回归最佳拟合；所述大数据算法模型包括决策树模型，通过训练数据构建决策树，对未知的数据进行分类；所述大数据算法模型包括聚类分析模型，基于距离进行非层次聚类，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标；所述大数据算法模型还包括神经网络模型。