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做大数据时代客户价值的增值者

2016-10-18 08:43来源:国家电网报作者:马宏杰 李贤关键词:大数据电力大数据用电采集收藏点赞

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前期的数据准备工作包括60个客户价值指标、15个客户行为和用电检查的标签,涉及营销SG186、95598、用电信息采集、营销GIS、ERP等多个电力系统的数据共17亿条。针对前期建立的指标和标签,国网冀北电力先对其进行规范和定义,建立一套科学标准可行的业务分析流程规范,针对指标标签明确其名称、定义、计算公式、数据范围、关联维度及关系、数据来源等;为每个数据项梳理相应的业务核查规则,根据数据的不同来源进行元数据统一、整合,进行数据的定时全量、增量抽取,对不合规的数据根据其分类(残缺数据、错误数据、重复数据)采取补充完善、删除、过滤等方法,并在技术上采用集群部署方式,提升数据抽取效率,为后续的数据分析提供可靠的数据来源,有效保障数据的及时性、完整性、准确性和可用性。

业务规则和数学算法并用,深入挖掘数据

大数据分析过程中,既要根据现有的业务规则指导数据分析工作,又要根据算法得出的结论或数据分布情况探寻数据间的关联关系,发现问题进一步纠正完善业务规则,因此需要业务规则和数学算法互相指导互相协助,才能进行完善全面的数据分析工作。

“算法的使用就是为了通过科学的方法将数据的内在联系或潜在关系清晰完整的呈现出来。”国网冀北电力大数据相关负责人表示。

如何在众多的算法中找到最精准的一个?国网冀北电力有着一套做法。在现有的客户价值及增值服务分析工作中,该公司根据分析的目的和算法的不同特点进行算法的选用,分别将Kmeans算法、等距算法、决策树、神经网络、topsis算法应用于不同的领域,如对多客户进行指标选取并用决策树或神经网络分类算法进行分类,基于每一类可利用topsis算法,利用聚类进行客户价值细分,比如利用kmeans算法进行聚类,并采用聚类优度等进行聚类准确度的验证,同时采用其它算法如等距算法为客户打上行为标签,通过采用不同的算法横向比较各种算法结果的优劣选用最优算法,从而保证算法分类的准确程度。

完善价值服务体系,提升客户服务质量

通过基于大数据的客户价值服务体系的深入研究,国网冀北电力全面深入的通过大数据对用电客户的各类信息进行了综合的全方位多角度的深入挖掘,将孤立的割裂的数据资源有效的联系在了一起;通过大数据平台的技术支撑,形成了完整持续高效的自动化数据分析计算链路,建立了一套完整的客户价值体系和增值服务分析体系,通过客户价值细分和用户行为画像、用电检查等内容,与为用户提供的增值服务内容有机的结合起来,从而把客户价值和增值服务体系的关系全貌图清晰的呈现在我们面前。

此项研究一方面可以快捷方便地使电力企业知道用电客户真正缺少什么想要什么,有效提升电力企业主动服务的意识,加强与用电客户间的紧密联系,在提供客户服务时结合用电客户不同的价值和用电行为,提供差异化的服务,帮助用电客户节能减排,及时排除安全隐患、合理用电;另一方面使得电力企业在用电管理过程中能够及时发现存在的缺陷和问题,能够立足于企业发展,创造营销领域新型服务的企业文化发展理念,不断提高企业员工的创新服务思维意识和视野,提高客户服务满意度,促进管理水平提升,最终提升企业的核心竞争力。

原标题:国网冀北电力应用大数据提升服务水平侧记
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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