1、“.....具体算法如下当时视为极弱相关当时现阶段供电抢修服务过程中存在的短板问题风险隐患客户期望,为供电部门后续工作的开展明确了方向。参考文献邢文烈浅谈供电企业客户满意度提升措施科技创新与应用,陶鸿飞,王征,周晟数据分析助推客户服务农电管理,鲍雪,邢雨晴,周瑞,刘红翠,杨紫瑶基于皮尔森相关检验的微博信息传播模式的实证研究以新停电的信息通知到位加强营业厅的服务水平与服务能力降低故障发生概率或提高故障检修的效率等措施,从而改善客户投诉问题,向客户提供持续可靠高质量的电能。结语本文通过对系统中的故障工单投诉工单进行深入挖掘,探究电力企业工单在近年的变化趋势并引入天气节假日等因素数据,运用多元线性回归模型建立故障维,有效的剔除了无关词汇,留下的均为与电力业务相关的有价值的关键词。运用算法对剩下的关键词频进行重要性计算,排除重要性小的关键词......”。

2、“.....文本挖掘成果展示运用软件的词云分析对投诉工单文本挖掘的结果进行可视化展示基于工单数据挖掘的抢修服务预测分析原稿,经公式测算得出年月预测工单的平均误差为。故障抢修驻点分布分析配电网故障抢修工作是配电网运行的重要环节,选择合适的抢修驻点位置可以有效提高抢修效率,减少停电所造成的损失。算法理论皮尔森算法皮尔森相关系数是按照积差方法进行计算,即在协方差的基础上除以两个标准差之积得到的,以两变量与各自平均示图分词结果展示图在分词结果中,能看见许多与电力无关的区分程度很小的词语,这些词语会对之后的文本挖掘准确度造成影响,应该对这些无关特征进行剔除,实现特征降维。首先,剔除掉几乎每条投诉文本都会出现的高频无用词,如客户来电反映投诉,从而得到最优的工单预测模型。模型结果预处理后的工单数据通过构建的多元线性回归模型得到预测结果......”。

3、“.....即图平均误差图上图是基于年全年年全年年月的数据预测出的年月的工单数以及相对应的真实工单数天气上期工单数作为变量进入模型。通过上述公式进行工单预测模型构建,并以最小乘参数估计进行模型的删选,从而得到最优的工单预测模型。基于工单数据挖掘的抢修服务预测分析原稿。文本分词文本分词的意思是指通过运用计算机对文本开展词语的自动切分。将投诉工单的受理内容字段进行整理作为分词样本集。通处理后的工单数据通过构建的多元线性回归模型得到预测结果,以预测值与真实值之间的差额绝对值与真实值的比值作为预测误差项,即图平均误差图上图是基于年全年年全年年月的数据预测出的年月的工单数以及相对应的真实工单数,经公式测算得出年月预测工单的平均误差为中的专业分词的包,并应用隐马尔可夫算法,对投诉工单受理内容进行分词,结果如下图图分词结果特征选取与降维对条工单投诉受理内容进行分词后......”。

4、“.....每个特征在文本中出现的次数情况如下图所算法理论皮尔森算法皮尔森相关系数是按照积差方法进行计算,即在协方差的基础上除以两个标准差之积得到的,以两变量与各自平均值的离差作为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。般用来代表相关系数,通常根据关联度的绝对值大小将相关关系分为类,具体算法如下当时视为极弱相关当时以此构成模型参数。无监督式学习在学习时并不知道分类结果是否正确,特点是仅对此种学习提供输入范例,而它会自动从这些范例中找出其潜在类别规则。目前公司优质服务工作取得了定的成效,但实施过程仍存在些问题,不能及时满足客户需求,主动服务意识不够,多元化服务机制不完善等因素,导致投诉工单量呈上升趋回归。多元回归模型较时间序列模型而言更容易加入较多的外部变量。随机误差用表示,则多元线性回归方程式为其中为自变量,为因变量,为常数,为回归系数,为随机误差......”。

5、“.....但实施过程仍存在些问题,不能及时满足客户需求,主动服务意识不够,多元化服务机制不完善等因素,导致供电公司等。接着,剔除常用特殊词包括语气词称谓等,如我说是你来等。最后,剔除些出现频率很小的特征,这类特征词频过小,剔除后并不会对挖掘结果造成影响,如非常导致告知物业早上由于部分等词语。对出现的词频设定阈值即上限值下限值实现特征自动降维的效果。提取关键词频通过对分词得到的特征进行选取与降中的专业分词的包,并应用隐马尔可夫算法,对投诉工单受理内容进行分词,结果如下图图分词结果特征选取与降维对条工单投诉受理内容进行分词后,得到的每个单词均可作为识别文本的特征,每个特征在文本中出现的次数情况如下图所,经公式测算得出年月预测工单的平均误差为。故障抢修驻点分布分析配电网故障抢修工作是配电网运行的重要环节,选择合适的抢修驻点位置可以有效提高抢修效率,减少停电所造成的损失......”。

6、“.....即在协方差的基础上除以两个标准差之积得到的,以两变量与各自平均挖掘分析电子技术与软件工程,。模型构建过程选取年历史故障工单数据作为建模数据。鉴于工单的历史数据样本较少,且影响工单发生的因素较多,因此,先利用皮尔森相关分析,挑选出相关性较大的因子节假日天气上期工单数作为变量进入模型。通过上述公式进行工单预测模型构建,并以最小乘参数估计进行模型的删选基于工单数据挖掘的抢修服务预测分析原稿势意见工单突出,故障报修工单居高不下等等。为全面了解公司优质服务方面存在的薄弱点,供电抢修服务中心对系统中工单数据进行收集整理与分析,从投诉工单故障报修工单等方面开展分析,深入挖掘数据中蕴涵的有用信息,辅助专业部门在供电抢修服务过程中开展合理决策。基于工单数据挖掘的抢修服务预测分析原稿,经公式测算得出年月预测工单的平均误差为......”。

7、“.....选择合适的抢修驻点位置可以有效提高抢修效率,减少停电所造成的损失。算法理论皮尔森算法皮尔森相关系数是按照积差方法进行计算,即在协方差的基础上除以两个标准差之积得到的,以两变量与各自平均服务预测分析原稿。隐马尔可夫模型是个元组代表状态集合代表观察序列代表状态转移分布代表每种状态出现的概率分布代表初始的状态分布。在求取参数的方法大体上分为两类机器学习方式监督学习和无监督学习。监督学习方法主要是基于统计频数除以总数,得到相应的的概率,自然语言处理研究现状分析情报科学,刘晓飞,邸书灵基于隐马尔科夫模型的文本分类石家庄铁道大学学报自然科学版,魏晓宁基于隐马尔科夫模型的中文分词研究电脑知识与技术,周丽杰,于伟海,郭成基于改进的方法的文本相似度算法研究泰山学院学报,陆如,范宏,周献远基于大数据技术的配电网抢投诉工单量呈上升趋势意见工单突出,故障报修工单居高不下等等......”。

8、“.....供电抢修服务中心对系统中工单数据进行收集整理与分析,从投诉工单故障报修工单等方面开展分析,深入挖掘数据中蕴涵的有用信息,辅助专业部门在供电抢修服务过程中开展合理决策。基于工单数据挖掘的抢修中的专业分词的包,并应用隐马尔可夫算法,对投诉工单受理内容进行分词,结果如下图图分词结果特征选取与降维对条工单投诉受理内容进行分词后,得到的每个单词均可作为识别文本的特征,每个特征在文本中出现的次数情况如下图所值的离差作为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。般用来代表相关系数,通常根据关联度的绝对值大小将相关关系分为类,具体算法如下当时视为极弱相关当时视为弱相关当时视为显著相关当时视为强相关。多元线性回归模型在回归分析中,如果有两个及以上的自变量,则为多,从而得到最优的工单预测模型。模型结果预处理后的工单数据通过构建的多元线性回归模型得到预测结果......”。

9、“.....即图平均误差图上图是基于年全年年全年年月的数据预测出的年月的工单数以及相对应的真实工单数时视为弱相关当时视为显著相关当时视为强相关。多元线性回归模型在回归分析中,如果有两个及以上的自变量,则为多元回归。多元回归模型较时间序列模型而言更容易加入较多的外部变量。随机误差用表示,则多元线性回归方程式为其中为自变量,为因变量,为常数,为回归系数,为随机误差。模型结果预驻点优化方法供用电,傅晓飞,廖天明,李肇卿,胡锦泓,屈志坚,童克彦,刘自超,陆如基于统计聚类法的城市配电网抢修驻点优化配置供用电,刘兴平,章晓明,沈然,林少娃,章深敏,张维,朱斌,何韵电力企业投诉工单文本挖掘模型电力需求侧管理,王震,代岩岩,陈亮,林晓兰基于模型的热点业务工单基于工单数据挖掘的抢修服务预测分析原稿,经公式测算得出年月预测工单的平均误差为......”。