[发明专利]一种基于逻辑回归算法的电费风险防控模型构建方法

说明书

本发明公开了一种基于逻辑回归算法的电费风险防控模型构建方法，属于电力运营技术领域。现有技术不能够对优劣客户进行科学客观的评价方法，进而无法对客户行为提出有效的鼓励或惩罚举措，无法针对性的实行“一户一策”，不利于供电企业权益的维护。本发明提供一种基于客户用电直接行为与关联行为等数据，采用数据挖掘算法，计算输出事实风险客户与潜在风险客户，并分别给予风险评估，进而便于供电企业主动应对电费回收风险，确保电费回收风险可控、能控、在控，保障电费管理规范高效，便于实行“一户一策”，利于供电企业权益的维护，方案切实可行，便于编程实现。

技术领域

本发明涉及一种基于逻辑回归算法的电费风险防控模型构建方法，属于电力运营技术领域。

背景技术

近年来社会经济发展趋缓，电力公司电费回收压力日益增加，电费回收风险防控难度不断加大；缺乏一种能够对优劣客户进行科学客观的评价方法，进而无法对客户行为提出有效的鼓励或惩罚举措，无法针对性的实行“一户一策”，不利于供电企业权益的维护。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于客户用电直接行为与关联行为等数据，采用数据挖掘算法，计算输出事实风险客户与潜在风险客户，并分别给予风险评估，进而便于供电企业主动应对电费回收风险，确保电费回收风险可控、能控、在控，保障电费管理规范高效，便于实行“一户一策”，利于供电企业权益维护的基于逻辑回归算法的电费风险防控模型构建方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种基于逻辑回归算法的电费风险防控模型构建方法，具体包括以下步骤：

第一步，数据采集

通过营销系统及95598业务支持系统，收集客户基本属性、交费行为、用电行为、业务变更等信息数据；利用业务人员调研、基层访谈和其他外部系统等方式渠道，收集客户第三方信用信息、行业前景评价、生产经营状况、突发事件等外部信息数据；

第二步，数据检验

获取数据后，首先应对数据质量进行检验，包括：客户户号ID的唯一性检验，范围和取值检验，缺失值检验，异常值、离群值检验；

第三步，数据处理

数据处理主要包括对缺失值、离群值、异常值等记录进行清洗处理以及相关衍生变量的生成过程，具体顺序为：缺失值、离群值、异常值处理到衍生变量生成；

第四步，模型构建

电费风险防控模型是对客户能否按时、足额缴纳电费的评估，主要从客户信用、用电趋势、行业景气指数和突发事件四个维度考虑；

客户信用维度主要从信用评价得分和信用变化趋势两方面设计指标；

用电趋势维度围绕用电量、容量、交费方式三方面来设计指标；

行业景气指数维度考虑行业景气度与行业景气度变化趋势指标；

突发事件维度考察当前发生的社会重大事件；

指标设计具体包括指标名称、计算规则、考察期和评价规则的设计；

以客户信用、用电趋势和行业景气度三个维度下的指标为基础，利用逻辑回归算法对客户未来是否逾期交费进行评估预测；

由于电力客户数量庞大，客户基本信息、用电趋势数据量非常大，因此电费风险防控模型优先考虑简单并且并行处理速度较快的算法；

同时考虑到要将逾期交费风险划分等级，因此电费风险防控模型优先考虑输出结果易于解释的，且容易划分等级的算法；

为此基于上述两点并结合以往历史经验，对细分用电类别市场的逾期交费风险评估，优先采用逻辑回归logistic算法；