[发明专利]一种基于电力营销数据建立全域用户标签的方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于电力营销数据建立全域用户标签的方法及装置，收集上下文信息；计算上下文信息特征形成样本；收集电力营销侧高压用户、低压非居民、低压居民用户的准实时、96点用电数据、日用电数据和用户档案数据；对离线和准实时用电数据进行相对应的异常值、空值检测和去除方法进行处理；对空缺的准实时和离线数据进行补全；设计全域用户的标签体系；计算部分用户标签，并通过实地验证、样本间互相验证等方式验证标签的准确性，并优化迭代用户标签算法；使用最终确定的标签体系和标签算法为全域用户打标签；本发明可以通过用户电力营销数据构造用户标签，准确的把握用户的用电状态，提高标签特征数据的表征能力，让用户标签更加的准确。

技术领域

本发明属于特征工程、用户标签领域，具体地，涉及一种基于电力营销数据建立全域用户标签的方法及装置。

背景技术

目前用户标签在互联网大数据领域应用已经非常广泛了，其核心内容就是首先建立一套能够服务于业务的标签体系，然后从原始数据中抽取出能够表达用户标签体系内特质的表征数据，计算并保存下来在需要的业务中进行使用。目前的用户标签技术已经比较成熟了，建立起一套精准的用户标签模式，不仅能够更好的服务用户，还能在为公司创收层面发挥很好的效力。国网公司作为掌握了大量用电数据的企业，可以合理的运用大数据技术来建立用户标签模式，为更好的服务客户打下坚实的基础。在营销2.0系统落地之前，国网公司使用的数据源比较杂乱，数据质量太差，标签体系也是各业务混搭在一起。而在电力营销2.0系统的落地之时，这些问题都可以被很好的解决。

发明内容

为解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出一种基于电力营销数据建立全域用户标签的方法，通过对多元数据的分析与标签体系构建，可以有效的补全缺失的数据，生成用户在完善标签特征。解决了之前标数据缺失、标签混乱的的问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：

一种基于电力营销数据建立全域用户标签的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：收集上下文信息，包括天级气象数据和节假日数据；

S2：对S1的上下文信息，通过进一步的计算，处理为特征，并生成天级样本；

S3：收集电力营销侧高压用户、低压非居民、低压居民用户的准实时、96点用电数据、日用电数据、电费数据和用户档案数据；

S4：对S3收集到的离线和准实时用电数据进行脏数据去除；

S5：对S4的处理结果中空缺的准实时和离线数据使用上下文类似的样本结果进行数据补全；

S6：设计全域用户的标签体系，包括静态标签，长期统计标签，短期标签；

S7：使用S5的数据结果计算部分用户标签，并通过实地验证、样本间互相验证的方式验证标签的准确性，并优化迭代用户标签算法和标签体系；

S8：使用S7优化后的计算算法和标签体系为全域用户打标签。

本发明进一步描述各流程：

步骤1中，所述气象数据来自于国家气象局网站，包括温度数据、湿度数据、气压数据、风力数据和降水数据，节假日数据为文字数据，分为长假、工作日、周末。

所述温度数据为精确到0.1摄氏度的数值数据，湿度为0～100％的百分比数据，气压为压力数值数据，风力为每秒钟风速数据，降水为24小时降水量数值数据。

所述S2具体包括如下步骤：

S21：将温度数据按照每一度的维度划分生成ONEHOT特征向量；

S22：将湿度数据按照每5％一格的维度生成ONEHOT特征向量；