1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....为了改善服务质量,提高运维得到,而不是由真实的基础模型生成的数据得到。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿。模型评估与验证常用的评价方法有洛伦兹曲线曲线统计量分离度等。假设模型预测结果与实际情况形成的交叉矩阵如下表预测情况交叉矩阵定义灵敏度为预测出来的目标客户数与全部重要指标,结合数据最优分群法和模型评分卡算法构建电费敏感度预测模型,这将为电力企业同时准确辨识停电和电费敏感度高的客户提供差异化服务提升客户满意度提供数据依据。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿。证据权重转化方法将分类变量转化为数值型变量,以预防措施和服务准备工作,提高工作质量和服务水平。随着信息技术的发展,国内开始使用数据挖掘技术分析海量数据并试图寻找引起敏感行为发生的原因。严宇平等运用逻辑回归决策树等数据挖掘技术,建立了客户停电敏感度预测模型,试验证明运用逻辑回归算法的效果比决策树算法好......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....企业开始从数据中寻找客户因停电电费而发生投诉咨询等行为的影响因素,提前做好预防措施和服务准备工作,提高工作质量和服务水平。随着信息技术的发展,国内开始使用数据挖掘技术分析海量数据并试图寻找引起敏感行为发生的原因。严宇平等运用逻辑回归决策树等数据挖掘技术,建立了客户停电敏感度预测的值均小于,说明回归模型有意义。表全局零假设检验根据优势分析法计算可得出全部变量的相对重要性,可见历史拨打次数对客户电费敏感度影响最大。建设思路电费敏感客户定义为当收到电费通知单时,对电费金额表示疑问,进而产生咨询投诉等行为的客户,主要体现在向电网公司服务热线数方法客户的评分卡函数可以表示为其中,是模型参数。是转化值,是元变量或者,表示变量是否取个值。是模型变量个数,为每个变量分类个数。用户得分控制在分之间,基于标准评分卡的算法将逻辑回归模型结果转化为评分卡的形式......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....对电费金额表示疑问,进而产生咨询投诉等行为的客户,主要体现在向电网公司服务热线营业厅微信客服等渠道发生的业务申请咨询投诉表扬等行为。以服务工单营业厅服务工单为出发点,针对高压客户低压非居客户和居民客户分别构建电费敏感模型。建设思路如图,模模型,试验证明运用逻辑回归算法的效果比决策树算法好,同时分析了客户特征,为供电企业加强客户停电差异化管理提供了支持。赵会茹等在对云南省户农民调研的基础上,采用因子分析法和回归模型,分析了影响电力普遍服务受助个体诉求的主客观因素,并重点分析了主观影响因素的作用机理。本文降低建模程序的复杂性。对于分类自变量的第组,给出的计算公式值表示的是当前这个组中响应的客户和未响应客户的比值和所有样本中这个比值的差异。越大,这种差异越大,这个分组里的样本响应的可能性就越大。经过转换,分类变量转化为数值型变量......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....本文结合最优分群算法和评分卡函数方法,将逻辑回归模型的运用加以完善,具有较强的理解基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿业加强客户停电差异化管理提供了支持。赵会茹等在对云南省户农民调研的基础上,采用因子分析法和回归模型,分析了影响电力普遍服务受助个体诉求的主客观因素,并重点分析了主观影响因素的作用机理。本文以客户停电敏感影响因素分析中的逻辑回归方法为基础,总结归纳出影响客户电费敏感度的目标客户数的比值,即特异度为预测出来的非目标客户占全部非目标客户的比值,即。受试者工作特征曲线,是通过改变创建混合矩阵的临界值,绘制与得到预防措施和服务准备工作,提高工作质量和服务水平。随着信息技术的发展,国内开始使用数据挖掘技术分析海量数据并试图寻找引起敏感行为发生的原因。严宇平等运用逻辑回归决策树等数据挖掘技术,建立了客户停电敏感度预测模型,试验证明运用逻辑回归算法的效果比决策树算法好......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....评分卡函的曲线,曲线之下的面积称为统计量,或统计量。如图得到逻辑回归的曲线,模型的统计量为,大于对模型准确度的般要求,说明回归模型准确率较高。同时可以采用时间平移的方式进行模型验证,例如预测目标变量未来个月敏感客户的发生情况,并与实际情况比对得到,而不是由真实的基础模型生成的数据得到。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿。模型评估与验证常用的评价方法有洛伦兹曲线曲线统计量分离度等。假设模型预测结果与实际情况形成的交叉矩阵如下表预测情况交叉矩阵定义灵敏度为预测出来的目标客户数与全部业加强客户停电差异化管理提供了支持。赵会茹等在对云南省户农民调研的基础上,采用因子分析法和回归模型,分析了影响电力普遍服务受助个体诉求的主客观因素,并重点分析了主观影响因素的作用机理。本文以客户停电敏感影响因素分析中的逻辑回归方法为基础......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....为供电企,其他类型客户同理可得。结果如表,得到模型中变量参数估计值标准化估计及偏相关系数,且每个变量的值均小于,说明变量与目标变量显著相关。表最大似然估计分析代入逻辑回归模型中可得客户电费敏感度概率为同时通过全局零假设检验测试模型拟合效果。该假设的目的是检验当前的模型是否由于抽样结果而偶然满意度提升客户感知。根据表可以得到般的似然比评分的值均小于,说明回归模型有意义。表全局零假设检验根据优势分析法计算可得出全部变量的相对重要性,可见历史拨打次数对客户电费敏感度影响最大。图高压行业类型分层敏感度分布图非居行业类型分层敏感度分布图高压用电类型分层得到,而不是由真实的基础模型生成的数据得到。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿。模型评估与验证常用的评价方法有洛伦兹曲线曲线统计量分离度等......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....为供电企模型主要包括大部分数据提取数据处理模型构建。在数据提取过程中包括业务理解数据获取数据检验数据处理包括数据探索指标筛选变量分组与转换模型构建包括模型构建变量重要性标准评分卡。根据模型结果,识别高敏感客户,为电力营销和客户服务部门开展精准营销和差异化服务提供数据支撑,从而提高客户整体营业厅微信客服等渠道发生的业务申请咨询投诉表扬等行为。以服务工单营业厅服务工单为出发点,针对高压客户低压非居客户和居民客户分别构建电费敏感模型。建设思路如图,模型主要包括大部分数据提取数据处理模型构建。在数据提取过程中包括业务理解数据获取数据检验数据处理包括数据探索指标筛选变量分组基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿业加强客户停电差异化管理提供了支持。赵会茹等在对云南省户农民调研的基础上,采用因子分析法和回归模型,分析了影响电力普遍服务受助个体诉求的主客观因素......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....根据模型结果,识别高敏感客户,为电力营销和客户服务部门开展精准营销和差异化服务提供数据支撑,从而提高客户整体满意度提升客户感知。为了改善服务质量,提高运维效率,企业开始从数据中寻找客户因停电电费而发生投诉咨询等行为的影响因素,提前做好基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿以客户停电敏感影响因素分析中的逻辑回归方法为基础,总结归纳出影响客户电费敏感度的重要指标,结合数据最优分群法和模型评分卡算法构建电费敏感度预测模型,这将为电力企业同时准确辨识停电和电费敏感度高的客户提供差异化服务提升客户满意度提供数据依据。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究原稿业加强客户停电差异化管理提供了支持。赵会茹等在对云南省户农民调研的基础上,采用因子分析法和回归模型,分析了影响电力普遍服务受助个体诉求的主客观因素,并重点分析了主观影响因素的作用机理。本文以客户停电敏感影响因素分析中的逻辑回归方法为基础......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....针对高压客户低压非居客户和居民客户分别构建电费敏感模型。建设思路如图,模要指标维度,并将每个维度数据进行预处理转化,为入模做准备。以省级供电局的全体万客户其中居民客户万,低压非居客户万,高压客户万为研究对象,以高压客户为例,基于软件运用逐步回归法实现电费敏感客户逻辑回归模型,其他类型客户同理可得。结果如表,得到模型中变量参数估计值标准化估计及偏相博基于大数据挖掘分析的智能系统电子技术与软件工程,杨华飞,李栋华,程明电力大数据关键技术及建设思路的分析和研究电力信息与通信技术,严宇平,吴广财基于数据挖掘技术的客户停电敏感度研究与应用新技术新工艺,赵会茹,霍慧娟,李春杰基于因子分析和回归模型的电力普遍服务,通过定义模型命中率覆盖率和提升度等指标判断模型构建效果。图回归的曲线结语利用大数据进行数据挖掘和建模分析可以对未来业务进行及时规划和预测......”。