[发明专利]一种电力客户价值评估模型的构建方法

说明书

本发明提供一种电力客户价值评估模型的构建方法，能够提高客户等级划分的差异性。所述方法包括：确定评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系；根据确定的评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系，获取客户数据；根据获取的客户数据，对客户当前价值与潜在价值进行分级标注，得到用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集和用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集；根据得到的用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集，构建用户当前价值决策树预测模型，根据得到的用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集，构建用户潜在价值决策树预测模型。本发明适用于电力系统技术领域。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，特别是指一种电力客户价值评估模型的构建方法。

背景技术

近年来，电力客户价值评价是供电企业实施差异化服务、实现利益最大化的基础。随着基于大数据挖掘的技术与行业经验逐步地被供电企业吸收利用,供电企业纷纷对现有的营销系统进行深度应用，以系统庞大的客户行为数据为基础，通过数据挖掘方法等方式对客户进行价值评估，所述数据挖掘方法包括神经网络、支持向量机、层次聚类、主成分分析法等。数据挖掘的方法在给客户价值分类时准确度较高，但是不能精准的区分客户等级划分的差异性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种电力客户价值评估模型的构建方法，以解决现有技术所存在的不能精准的区分客户等级划分的差异性的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种电力客户价值评估模型的构建方法，包括：

确定评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系；

根据确定的评价客户当前价值和客户潜在价值的指标体系，获取客户数据；

根据获取的客户数据，对客户当前价值与潜在价值进行分级标注，得到用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集和用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集；

根据得到的用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集，构建用户当前价值决策树预测模型，根据得到的用于构建用户潜在价值决策树预测模型的样本集，构建用户潜在价值决策树预测模型。

进一步地，所述评价客户当前价值和潜在价值的指标体系包括：评价客户当前价值的指标体系和评价客户潜在价值的指标体系；

其中，所述评价客户当前价值的指标体系包括：电压等级、当前未拆除变压器容量、高耗能标识、电源数量、最近一年年度电费、当前负荷等级、本年有电费去年无电费中的一种或多种指标；

所述评价客户潜在价值的指标体系包括：电费趋势、最近一年年违约使用电费、最近一年年违约次数、去年年度电费、三方协议签署、连续两年均没有电费中的一种或多种指标。

进一步地，所述电费趋势表示为：

进一步地，在构建用户当前价值决策树预测模型之前，所述方法还包括：

对得到的用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集进行预处理，其中，所述预处理包括：填补缺漏的数据值、平滑噪声数据、识别或更替异常值。

进一步地，所述用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集包括：训练集；

所述根据得到的用于构建用户当前价值决策树预测模型的样本集，构建用户当前价值决策树预测模型包括：

S11，根据训练集中的数据，计算评价客户当前价值的指标体系中每个指标的GINI系数，选择GINI系数最小的指标作为决策树的根节点；

S12，若分裂指标是离散型数据，则按照连续型指标的分割阈值，将训练集分成两个子集；