1、“.....系统中增加筛选条件电费回收风险停电敏感度重术对大客户电费回收风险进行分析预测,及时发现存在的电费回收风险点,通过营销策略调整降低风险,有效提高电费回收率,提升电力企业经营效益。本文主要工作基于大数据存储计算分析能力,结合电力大客户的用电行为企业发展企业法人征信国家政策地区社会环境等因素,建立电费回收用户用电数据与用户征信企业经营外部环境进行关联分析,同时对响应要求不高,存储技术首选分布式存储。背景与意义十期间,电网企业提出要运用大移物云技术,推动公司管理变革和运营模式创新,推动电网创新发展高效运作。目前大数据技术已在互联网电商广告等行业取得了长足的发展据存储是指将大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问。数据库存储管理技术包括分布式存储内存存储技术。分布式存储通过网络将分散的存储资源构成个虚拟的存储设备,实现数据的分散存储......”。

2、“.....同时在清单里综合显示客户的停电敏感度重要客户标识和客户标识,便于在进行欠费停电流程审批时,可以优先排除重要客户客户高停电敏感度客户。基于多维数据的电费催收系统应用通过系统调用电费回收风险预测模型对电费回收风险客户系统主要是由人工从营销管理系统导出电费明细欠费明细等数据,根据催收策略实施级级级催收工作,浪费的人力物力资源大,催收工作效率低下,并且只能被动的在事后进行电费催收工作。运用大数据技术对大客户电费回收风险进行分析预测,及时发现存在的电费回收风险点,通过营销策略稿。第,级催收在截缴期结束后,系统将所有欠费用电户电费回收风险等级列加入清单界面,并对此列进行自动排序。有利于由抄表员根据客户电费回收风险等级高低进行上门催收电费流程,优先对低风险客户进行催缴。第,在进行停电审批流程时......”。

3、“.....这种方法对人的依赖性太强且成本比较高。从电费回收风险客户确定到反馈到省级管理中心的时间较长,省级管理中心无法根据各地局的电费回收风险客户情况进行科学有效地及时管理,无法合理地及时地采取回收电费的措施,容易导致电费回收不及时或电费拖欠,增加电使得电费回收问题成为电力企业关心的核心议题。若电费回收风险不能提前预测,容易对企业造成重大损失。因此对电费回收风险客户进行统计分析,利用模型进行电费回收风险客户的预测,并根据预测来制作科学的收费措施至关重要。传统的管理电费回收风险的方法主要是安装预装表,在客网企业的经营风险。背景与意义十期间,电网企业提出要运用大移物云技术,推动公司管理变革和运营模式创新,推动电网创新发展高效运作。目前大数据技术已在互联网电商广告等行业取得了长足的发展,在用户行为分析销售策略制定广告定点投放等领域已进入实用阶段。目前电力营销管理第......”。

4、“.....系统将所有欠费用电户电费回收风险等级列加入清单界面,并对此列进行自动排序。有利于由抄表员根据客户电费回收风险等级高低进行上门催收电费流程,优先对低风险客户进行催缴。第,在进行停电审批流程时,系统中增加筛选条件电费回收风险停电敏感度重对电费回收风险客户采取差异性电费回收措施。将细分结果嵌入营销系统,按照试点落地场景功能需求修改营销系统。确定细分结果和试点落地场景后,以制度流程落地予以保障,修订相关管理制度。逐步实现回收高风险客户的缴费提醒和差异化账单提醒,将其从催费环节前移到缴费期截止前提醒,将其从催费环节前移到缴费期截止前,从而促进电费回收。主要体现在以下几个方面第,级催收在抄表完成形成应收后,在电费综合查询模块可以查询高回收风险客户清单并生成客户清单。同时,通过短信发送平台对这部分高风险客户发送温馨提示短信,导出清单后结合实际服务资源的整降低风险,有效提高电费回收率......”。

5、“.....本文主要工作基于大数据存储计算分析能力,结合电力大客户的用电行为企业发展企业法人征信国家政策地区社会环境等因素,建立电费回收风险预测数据模型,提出大数据预测分析技术方案以及本技术方案应用场景。数据存储大数网企业的经营风险。背景与意义十期间,电网企业提出要运用大移物云技术,推动公司管理变革和运营模式创新,推动电网创新发展高效运作。目前大数据技术已在互联网电商广告等行业取得了长足的发展,在用户行为分析销售策略制定广告定点投放等领域已进入实用阶段。目前电力营销管理感度重要客户标识和客户标识,同时在清单里综合显示客户的停电敏感度重要客户标识和客户标识,便于在进行欠费停电流程审批时,可以优先排除重要客户客户高停电敏感度客户。基于多维数据的电费催收系统应用通过系统调用电费回收风险预测模型对电费回收风险客户费回收风险客户确定到反馈到省级管理中心的时间较长......”。

6、“.....无法合理地及时地采取回收电费的措施,容易导致电费回收不及时或电费拖欠,增加电网企业的经营风险。电费回收风险预测的大数据方法应用曹琰萍原电费回收风险预测的大数据方法应用曹琰萍原稿,从而促进电费回收。主要体现在以下几个方面第,级催收在抄表完成形成应收后,在电费综合查询模块可以查询高回收风险客户清单并生成客户清单。同时,通过短信发送平台对这部分高风险客户发送温馨提示短信,导出清单后结合实际服务资源的承受能力对部分用户通过电话的方式进行提感度重要客户标识和客户标识,同时在清单里综合显示客户的停电敏感度重要客户标识和客户标识,便于在进行欠费停电流程审批时,可以优先排除重要客户客户高停电敏感度客户。基于多维数据的电费催收系统应用通过系统调用电费回收风险预测模型对电费回收风险客户部数据,基于用户多维历史数据进行挖掘分析,开发出相应的征信和电费催收系统......”。

7、“.....从而有效防范电费回收风险,保障电力企业效益。基于多维数据的电费催收系统应用通过系统调用电费回收风险预测模型对电费回收风险客户进行预测,提供消息给业务人员以便业务人员能提前预测,容易对企业造成重大损失。因此对电费回收风险客户进行统计分析,利用模型进行电费回收风险客户的预测,并根据预测来制作科学的收费措施至关重要。传统的管理电费回收风险的方法主要是安装预装表,在客户发生欠费后进行上门催收。电费回收风险识别中,主要依据电费抄承受能力对部分用户通过电话的方式进行提醒。电费回收风险预测的大数据方法应用曹琰萍原稿。摘要电费回收是电力企业关注的核心问题。传统的方法是安装预装表,在客户发生欠费后进行上门催收,存在人工成本高和征收滞后等诸多不足。文章采用大数据技术,尝试聚合用户自身和外网企业的经营风险。背景与意义十期间,电网企业提出要运用大移物云技术,推动公司管理变革和运营模式创新......”。

8、“.....目前大数据技术已在互联网电商广告等行业取得了长足的发展,在用户行为分析销售策略制定广告定点投放等领域已进入实用阶段。目前电力营销管理行预测,提供消息给业务人员以便业务人员对电费回收风险客户采取差异性电费回收措施。将细分结果嵌入营销系统,按照试点落地场景功能需求修改营销系统。确定细分结果和试点落地场景后,以制度流程落地予以保障,修订相关管理制度。逐步实现回收高风险客户的缴费提醒和差异化账单稿。第,级催收在截缴期结束后,系统将所有欠费用电户电费回收风险等级列加入清单界面,并对此列进行自动排序。有利于由抄表员根据客户电费回收风险等级高低进行上门催收电费流程,优先对低风险客户进行催缴。第,在进行停电审批流程时,系统中增加筛选条件电费回收风险停电敏重要客户标识和客户标识,同时在清单里综合显示客户的停电敏感度重要客户标识和客户标识,便于在进行欠费停电流程审批时......”。

9、“.....传统电费回收方式的不足由于电力交易的特殊性,加之电费回收的相关法律建设比较滞后,从而表人员多次催缴记录用电核算人员核算逾期记录以及客户经理对生产波动性大的企业进行标识等手段来确定电费回收风险客户,并反馈到省级管理中心。尽管采用预售电模式但也存在法律风险售电计量风险等众多风险。在具体的实际应用过程中,这种方法对人的依赖性太强且成本比较高。从电电费回收风险预测的大数据方法应用曹琰萍原稿感度重要客户标识和客户标识,同时在清单里综合显示客户的停电敏感度重要客户标识和客户标识,便于在进行欠费停电流程审批时,可以优先排除重要客户客户高停电敏感度客户。基于多维数据的电费催收系统应用通过系统调用电费回收风险预测模型对电费回收风险客户险预测数据模型,提出大数据预测分析技术方案以及本技术方案应用场景。电费回收风险预测的大数据方法应用曹琰萍原稿。传统电费回收方式的不足由于电力交易的特殊性......”。