性分析主成分分析及数据分组转化确立入模的个重要指标维度,并将每个维度数据进行预处理转化,为入模做准压行业类型中房产租赁和商业服务行业对电费敏感的客户占比较高,达到,其次为居民服务科学研究等行业而在非居民行业类型中金融业房产租赁科学研究行业对电费敏感的客户占比较高,达到。可见客户类别不同,对电费敏感的行业也不相同,因此对于不同客户不同行业应采取针对性措施。同样通过描述性统计分析,可以得到不同中般工商业商业用电城镇居民生活用电中小学教学用电类型敏感用户占比最高,达到,农业生产用电类型敏感客户占比最低,为。关键词电费敏感逻辑回归算法评分卡函数引言随着电力体制改革的不断深化,电网企业的公用性基础性和服务性等社会特性愈加明显,方面承担着服务地方经济发展提高人民生活品质的重要政治和社会责,刘荣冯国生丁维岱统计分析与应用机械工业出版社,。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究赵雅迪原稿。探索性分析如图,条形图表示不同行业客户数,折线图表示不同行业下敏感客户占比。通过探索性分析,可以看出高电压行业类型中房产租赁和商业服务行业对电费敏感的客户占比较高,达到,其次为居民服务科基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究赵雅迪原稿与实际情况比对,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。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,便于有效管控风险和采取针对性的应对措施。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,具有较强的理解性和适用性。可根据结果对于高敏感核电环节收费环节等不同环节采取相应措施,如及时提醒抄表员进步核实电量,对于高电费敏感客户进步向客户告知,与客户共同排查电量突增原因,达成共识或在核实电费环节,针对电费激增的高电费敏感的客户,建立预警机制等。参考文献程陈,王丹宁,史文博基于大数据挖掘分析的智能系统电子技术与软件工程,杨华飞与得到的曲线,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,得到的曲线,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,似然估计分析依据上表给出的评分值,在获取个客户基础资料后,可以轻易计算出该客户的敏感度评分。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图回归的曲线定义灵敏度为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。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,便于有效管控风险和采取针对性的应对措施。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,具有较强的理解性和适用性。可根据结果对于高敏感客户,通过抄表环节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。模型构建通过数据探索性分析主成分分析及数据分组转化确立入模的个重要指标维度,并将每个维度数据进行预处理转化,为入模做准优变量分组算法变量分组是将分类变量的些类别合并降低其基数,或将数值型变量分段转换为分类变量的方法。常用方法是基于聚类或决策树模型的最优分群算法,通过合并变量的类别使得预测力指标最大化。即首先以使预测力指标最大的原则找出最优的元分割点,然后在每个子类别中重复上步骤,当达到最大分组个数时停止继续件工程,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受助个体主客观诉求影响因素分析陕西电力通李栋华,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受助个体主客观诉求影响因素分析陕西电力通讯和计算机中英文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。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,便于有效管控风险和采取针对性的应对措施。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,具有较强的理解性和适用性。可根据结果对于高敏感客户,通过抄表环节与实际情况比对,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。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,便于有效管控风险和采取针对性的应对措施。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,具有较强的理解性和适用性。可根据结果对于高敏感为预测出来的目标客户数与全部目标客户数的比值,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,绘制基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究赵雅迪原稿割。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究赵雅迪原稿。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与实际情况比对,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。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,便于有效管控风险和采取针对性的应对措施。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,具有较强的理解性和适用性。可根据结果对于高敏感等行为。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。图敏感度预测模型建设思路模型选择逻辑回归模型理转化,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关系数,且每个变量的值均小于,说明变量与目标变讯和计算机中英文版,刘荣冯国生丁维岱统计分析与应用机械工业出版社,。基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究赵雅迪原稿。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营业厅微信客服等渠道发生的业务申请咨询投诉表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。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,便于有效管控风险和采取针对性的应对措施。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,具有较强的理解性和适用性。可根据结果对于高敏感客户,通过抄表环节户,通过抄表环节核电环节收费环节等不同环节采取相应措施,如及时提醒抄表员进步核实电量,对于高电费敏感客户进步向客户告知,与客户共同排查电量突增原因,达成共识或在核实电费环节,针对电费激增的高电费敏感的客户,建立预警机制等。参考文献程陈,王丹宁,史文博基于大数据挖掘分析的智能系统电子技术与与得到的曲线,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,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。表最显著相关。表最大似然估计分析依据上表给出的评分值,在获取个客户基础资料后,可以轻易计算出该客户的敏感度评分。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图回归的曲线定义灵敏度基于逻辑回归算法的客户电费敏感度研究赵雅迪原稿与实际情况比对,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。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,便于有效管控风险和采取针对性的应对措施。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,具有较强的理解性和适用性。可根据结果对于高敏感区不同用电类型的客户敏感度占比也是有差异的,如图为高电压用电类型分层敏感度分布图,其中般工商业商业用电城镇居民生活用电中小学教学用电类型敏感用户占比最高,达到,农业生产用电类型敏感客户占比最低,为。模型构建通过数据探索性分析主成分分析及数据分组转化确立入模的个重要指标维度,并将每个维度数据进行预与得到的曲线,曲线之下的面积称为统计量,或统计量。如图得到逻辑