[发明专利]基于RFM模型的电力客户缴费渠道偏好分析预测方法

权利要求书

1.基于RFM模型的电力客户缴费渠道偏好分析预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1、从营销业务系统提取客户缴费记录，主要包括用户编号、缴费金额、缴费渠道、缴费时间；

步骤2、设定分析日期，从客户缴费记录提取每个用户每种缴费渠道的最近一次缴费的时间间隔、该分析时段的缴费频率、该分析时段的平均缴费金额，即R、F、M，并做标准化处理，具体公式如下：

xij=xj-xminxmax-xmin]]>

其中，x_j为第i个用户第j项指标值，x_max为样本集合中第j项指标最大值，x_min为样本集合中第j项指标最小值，x_ij为第i个用户第j项指标标准化处理后的值；

步骤3、采用熵值法计算每一种缴费渠道的R、F、M权重系数，即w_R、w_F、w_M，最终确定每一种缴费渠道的RFM模型计算公式为RFM＝w_RR+w_FF+w_MM；

步骤4、根据所述RFM模型计算每个用户每一种渠道的偏好评分，其中评分最高的渠道为该用户下次缴费时概率最大的缴费渠道；计算某个地区某种缴费渠道的偏好总分，进而反映该地区该种渠道的实际需求。

2.根据权利要求1所述的基于RFM模型的电力客户缴费渠道偏好分析预测方法，其特征在于：所述采用熵值法计算每一种缴费渠道的R、F、M权重系数，其具体步骤如下：

S1、计算比重矩阵，根据步骤2标准化处理结果计算第j项指标下第i个用户的比重y_ij，具体公式如下：

yij=xijΣi=1mxij,(0≤yij≤1);]]>

S2、计算信息熵值和信息效用值，根据步骤S1结果计算第j项指标的信息熵值e_j，具体公式如下：

其中，K＝1/ln m；

接着，根据第j项指标的信息熵值e_j计算第j项指标的信息效用价值d_j，具体公式如下：d_j＝1-e_j；

S3、计算R、F、M各项指标的权重系数w_j，具体公式如下：

wj=djΣi=1mdj.]]> 1