[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

说明书

本发明公开了一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，利用大数据处理技术生成用户特性标签的,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；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。本发明能够整合公司多种来源数据，依托大数据分析技术，建立多维度、立体化的客户画像，通过标签对客户深层次行为特征进行描述。

技术领域

本发明涉及一种用于电力用户管理领域的基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法。

背景技术

大数据技术的发展为电力企业的对客户的准确辨识提供了技术支撑，为制定针对性的用户服务策略提供了技术支持，这对于未来提高电力用户体验非常关键。随着售电侧开放，一个多方参与的售电市场即将形成，给传统供电企业带来新的考验。客户对电力企业的品牌印象会随着企业角色、职能的转变发生变化，品牌形象处于垄断型的国企及服务型事业单位的交叉口，供电企业应主动出击，掌握新形势下的客户需求，不断推动服务升级，促进服务品牌形象的全面提升。目前电力企业对电力用户的了解存在两方面问题：一是缺乏完整的电力用户描述，营销系统内用户以用户编号为主体，联系方式为用户的一个属性，且一户一般为一个联系方式，而95598系统内以客户拨打95598电话为主体，且和营销系统内的单个用户的为多对一关系，因此两者无法实现精准对应。二是缺乏对电力用户基于其基本属性、社会属性、价值属性、服务记录等全生命周期的全方位信息进行分类方法，无法为新型客户管理模式提供数据支撑。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于能源电力大数据的用户全息画像标签生成方法，它能够实现电力用户分类管理。

实现上述目的的一种技术方案是：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。

进一步的，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。

再进一步的，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。

再进一步的，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。

再进一步的，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。

再进一步的，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。

再进一步的，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。

进一步的，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。