1、“.....找出各个组别之间的差异,从而采取具有针对性的营销策略。在电力客户信用评价方面,聚类分析人员可根据信用分类的特征以及模糊聚类分析法,找出不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,从而为系统分析客户群的存在特征提供量化的依据。空间挖掘分析法电力营销系统的营销系统数据质量差主要体现在采集的数据存在缺失噪声以及不正确等问题数据种类混杂,则是因为电力营销系统本身就是个标准的混杂系统,即其上层调度中心给出的决策大多为逻辑性操作指令,下层控制中心给出的决策大多为连续性数据。数据内容繁多则是由于电力营销系统内部的数据信息是由各种装置和调度中心多种对电力系统多元化发展的影响。事实证明,电力营销系统采用数据挖掘技术后,成功为系统分析客户群的存在特征提供量化的依据。为此,电力营销系统决策人员应将重视起来......”。

2、“.....参考文献郝晓弘,朱洁,王维洲,胡振邦数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状工矿自动化,卢建电力营销系统中的数据挖掘技术分析原稿统有效地进行数据分析。本文针对电力营销系统中的数据挖掘技术进行了分析。数据挖掘技术在电力营销系统中的应用价值数据挖掘技术是从数据库知识发现中衍生出来的技术内容,其能够与人工智能技术充分结合起来,以作用于电力营销系统数据的应用管空间挖掘分析法,将电网运行产生的数据以及负荷位置分类数据合为体,从而实现设备跟踪管理故障定位准确以及损失评价等系统建设功能。此外,数据挖掘技术分析人员还要利用空间挖掘中的几何知识,以实现各类客户的查表收费负荷管理以及星爷扩报装。这样来,电力系统建设人员就能根据此分析结果实现对电网负荷调峰者手段对存在于大量数据中的些数据进行提取进而分析的种方式。该方式能够有效地帮助企业对自身的经营状况进行分析,同时根据历史数据对企业的即将发生的业务进行预测......”。

3、“.....实现企业的长足发展。电力营销系统的数据具有量大提取困难的特点,数据挖掘技术的应用能够帮助电力营销系针对电力营销系统中的数据挖掘技术进行了分析。聚类分析法聚类主要作用于电力营销系统数据库的用户分类与信用评价,技术人员应结合供电企业客户的属性,采用聚类分析法来将不同属性的客户分为若干组别。这样来,电力营销系统决策人员就能根据聚类分析法的研究结果,找出各个组别之间的差异,从而采取具有针对性及挖掘。其中关联规则是数据挖掘技术应用过程中最为活跃的技术内容,其能够将数据库中庞大的数据信息,通过关联知识制定出相应的关联规则,以筛选出电力营销系统用户真正感兴趣的数据信息。电力营销系统中的数据挖掘技术分析原稿。摘要数据挖掘技术主要是指利用定的规律或者手段对存在于大量数据中的的营销策略。在电力客户信用评价方面,聚类分析人员可根据信用分类的特征以及模糊聚类分析法......”。

4、“.....从而为系统分析客户群的存在特征提供量化的依据。空间挖掘分析法电力营销系统的决策要具有时效性正确性特点,这是提高电力企业核心竞争力的关键,相关研究人员应采用数据挖掘技术在电力营销系统中的应用价值数据挖掘技术是从数据库知识发现中衍生出来的技术内容,其能够与人工智能技术充分结合起来,以作用于电力营销系统数据的应用管理。具体来说,该技术集成了模式识别统计学人工智能机械学习以及计算机网络掘分析过程中,可估算出系统内部存在的不良数据状态,经采用降低系统数据库建设规模,来提高计算的速度。电力营销系统中的数据挖掘技术分析原稿。电力企业作为国家支柱型企业,具有技术密集资产密集特点,其独特的生产与经营方式决定了其信息化发展重要性。信息技术已渗透到各个生产管现在个方面,即关联规则分类实践序列挖掘和序列挖掘聚类挖掘空间挖掘以及挖掘......”。

5、“.....其能够将数据库中庞大的数据信息,通过关联知识制定出相应的关联规则,以筛选出电力营销系统用户真正感兴趣的数据信息。电力企业作为国家支柱型企业,具有技术密集谷以及错缝等功能处理目标。结语总而言之,数据挖掘技术具有为电力营销系统提供空间挖掘聚类时间序列分类以及关联规则等方面的服务功能。为提高电力营销系统决策者的正确性以及时效性,研究人员应将数据挖掘技术中的神经网络分析技术算法以及分类树,作用于电力系统管理实践,从而降低外界环境的营销策略。在电力客户信用评价方面,聚类分析人员可根据信用分类的特征以及模糊聚类分析法,找出不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,从而为系统分析客户群的存在特征提供量化的依据。空间挖掘分析法电力营销系统的决策要具有时效性正确性特点,这是提高电力企业核心竞争力的关键,相关研究人员应采用统有效地进行数据分析。本文针对电力营销系统中的数据挖掘技术进行了分析......”。

6、“.....其能够与人工智能技术充分结合起来,以作用于电力营销系统数据的应用管晓弘,朱洁,王维洲,胡振邦数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状工矿自动化,卢建昌,樊围国大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用广东电力,作者简介张璐,男,宁夏吴忠市,华北电力大学学士学位。马伟,男,宁夏吴忠市,合肥工业大学学士,助理工程师摘要数据挖掘技术主要是指利用定的规律或电力营销系统中的数据挖掘技术分析原稿理领域和各项业务环节,成为电力工业发输配变用等电力生产运营的基础保障。信息数据成为电力企业生产管理运行决策服务等各项工作的重要依据,成为电力规划设计建设运营等各业务高效运行的重要纽带,信息资源将成为电力企业除人财物之外的第大资源。如何有效的整合利用这些信息资源,数据挖掘技术发挥着巨大的能统有效地进行数据分析......”。

7、“.....数据挖掘技术在电力营销系统中的应用价值数据挖掘技术是从数据库知识发现中衍生出来的技术内容,其能够与人工智能技术充分结合起来,以作用于电力营销系统数据的应用管力企业除人财物之外的第大资源。如何有效的整合利用这些信息资源,数据挖掘技术发挥着巨大的能效。分类分析法数据挖掘技术的分类功能主要作用于电力营销系统的长期预测。具体来说,相关建设人员可采用基于分类的神经网络方法,来获取数据库数据信息分布的精度预测。此外,在应用分类树形成的子数据库进行数据挖理以及星爷扩报装。这样来,电力系统建设人员就能根据此分析结果实现对电网负荷调峰填谷以及错缝等功能处理目标。结语总而言之,数据挖掘技术具有为电力营销系统提供空间挖掘聚类时间序列分类以及关联规则等方面的服务功能。为提高电力营销系统决策者的正确性以及时效性,研究人员应将数据挖掘技术中的神经网络资产密集特点......”。

8、“.....信息技术已渗透到各个生产管理领域和各项业务环节,成为电力工业发输配变用等电力生产运营的基础保障。信息数据成为电力企业生产管理运行决策服务等各项工作的重要依据,成为电力规划设计建设运营等各业务高效运行的重要纽带,信息资源将成为电的营销策略。在电力客户信用评价方面,聚类分析人员可根据信用分类的特征以及模糊聚类分析法,找出不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,从而为系统分析客户群的存在特征提供量化的依据。空间挖掘分析法电力营销系统的决策要具有时效性正确性特点,这是提高电力企业核心竞争力的关键,相关研究人员应采用。具体来说,该技术集成了模式识别统计学人工智能机械学习以及计算机网络技术等内容,将电力营销系统数据从低层次简单查询功能提升到数据挖掘知识。这种情况,使得电力营销系统管理人员根据数据挖掘技术提供的信息数据,提高决策确定的有效性。相关研究表明......”。

9、“.....该方式能够有效地帮助企业对自身的经营状况进行分析,同时根据历史数据对企业的即将发生的业务进行预测,能够帮助企业制定有效的营销策略,实现企业的长足发展。电力营销系统的数据具有量大提取困难的特点,数据挖掘技术的应用能够帮助电力营销系络技术等内容,将电力营销系统数据从低层次简单查询功能提升到数据挖掘知识。这种情况,使得电力营销系统管理人员根据数据挖掘技术提供的信息数据,提高决策确定的有效性。相关研究表明,数据挖掘技术实现的电力营销系统数据挖掘功能主要体现在个方面,即关联规则分类实践序列挖掘和序列挖掘聚类挖掘空间挖掘以分析技术算法以及分类树,作用于电力系统管理实践,从而降低外界环境对电力系统多元化发展的影响。事实证明,电力营销系统采用数据挖掘技术后,成功为系统分析客户群的存在特征提供量化的依据。为此......”。