[发明专利]基于数据挖掘的业财聚合信息分析处理方法及装置

说明书

本申请提供了一种基于数据挖掘的业财聚合信息分析处理方法及装置，本申请通过构建电力系统中设备‑作业‑项目的成本业财映射关系；根据所述业财映射关系获取各层级的成本业务大数据；针对每个层级，对该层级的所有成本业务大数据进行聚类，得到每个层级的聚类簇；提取每个层级的聚类簇的特征信息；按照预设挖掘目标对所述特征信息进行数据挖掘得到挖掘结果；利用所述挖掘结果进行多领域、多业务场景的应用。本申请利用大数据分析技术对业财聚合信息价值进行挖掘，开发了成本管理的外延智能，为多业务场景成本管控决策提供了数据支撑。

技术领域

本申请涉及业财融合信息的数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于数据挖掘的业财聚合信息分析处理方法及装置。

背景技术

受宏观经济下行、电量增速趋缓、输配电价空间收窄及政策性降价等因素叠加影响，电力企业经营面临前所未有的严峻复杂形势。迫切需要围绕生产、运营、管理等各业务环节，强化成本管理顶层设计，精益管理，持续提升效率效益。

为实现这一目标，引入了业财融合的理念，打通了各级业务活动与标准成本的映射贯通关系，覆盖各项电网运维检修主要业务。

但是业务侧到财务侧目前虽然具备一定关联数据基础，但数据的价值没有得到充分挖掘。综合2020年的作业标准成本体系深化应用成果，试点单位对变电资产检修、配网资产检修、变电资产运行、电力营销服务、电网其他运营成本的作业标准成本开展了深化应用实践。然而，相比于作业标准成本体系的涵盖范围及深度细度，当前实践业务范围有待拓展，需要积极开展作业标准成本在其他业务领域的应用，同时推进配网资产检修、电力营销服务和电网其他运营业务的作业标准成本应用深度，切实达成作业标准成本体系广泛应用和助力公司提质增效目标。

为达成上述目标，需要利用大数据分析技术对业财聚合信息价值进行挖掘，开发成本管理的外延智能，支撑多场景成本管控决策。大数据是互联网发展到一定阶段的产物，大数据技术在各个领域中的广泛应用，为其他领域的发展提供了技术支持，大数据技术在财务管理中的应用，大大提高了财务管理部门的工作效率，为电力企业的发展与决策提供可靠的数据。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于数据挖掘的业财聚合信息分析处理方法及装置，以解决目前业务侧到财务侧数据的价值没有得到充分挖掘的问题。具体技术方案如下：第一方面，提供了一种基于数据挖掘的业财聚合信息分析处理方法，所述方法包括：

构建电力系统中设备-作业-项目的成本业财映射关系；

根据所述业财映射关系获取各层级的成本业务大数据；

针对每个层级，对该层级的所有成本业务大数据进行聚类，得到每个层级的聚类簇；

提取每个层级的聚类簇的特征信息；

按照预设挖掘目标对所述特征信息进行数据挖掘得到挖掘结果；

利用所述挖掘结果进行多领域、多业务场景的应用。

可选地，所述构建电力系统中设备-作业-项目的成本业财映射关系包括：

根据电网检修信息，确定检修项目信息、作业类型信息和设备对象信息；

基于所述检修项目信息、作业类型信息和设备对象信息建立项目类型与作业类型、设备对象的关联关系；

基于所述关联关系计算各层级的项目实际成本；

根据所述各层级的项目实际成本及所述关联关系建立成本业财映射关系。

可选地，所述提取每个层级的聚类簇的特征信息包括：

对每个层级的聚类簇进行加窗处理；

将窗口内的每个层级的聚类簇输入到CCIPCA算法中计算每个层级的聚类簇的特征信息。

可选地，所述按照预设挖掘目标对所述特征信息进行数据挖掘得到挖掘结果包括：按照作业层级成本分析目标对所述特征信息进行数据挖掘得到在相同作业类型上，在不同类设备、不同工单、不同地域上的成本差异数据结果。