1、“.....制定差异化服务策略,制定行之有效的电费回收风险预防手段,加强风险管控。已经成了有效预防恶性欠费事件的发生,提高电费回收效率的重要手段。如何形成统而有效的界定标准,来甄别这类算法预测算法以及关联规则算法等等。由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值,所以,负荷预测研究的对象不是确定事件。只有不确定事件随机事件,才需要人们采取适当的预测技术,推知负荷的发展趋势和可能达到的状况。电力负荷未来的发展是不确定的,它要受到多种多样复杂因素的影响,我们很难把握这些因素在未来时刻的状态,只能在定条件下,进行定简化并做出若干假设得到预测结果。通虑未来重大项目建设对当地负荷的影响。数据挖掘概述数据挖掘作为种专门用于对数据进行挖掘的技术,随着互联网时代下数据的积累,开始被大量的应用在各个不同的领域,如生物医学制造等等。通过数据挖掘,不仅可以发现数据中潜在的信息,同时还可以借助挖掘手段......”。

2、“.....数据挖掘的概念最早是从机器学习概念中衍生而来。研究认为,数据挖掘是种从例子中对数据规律进行分析的方法,并且这种方法杂因素的影响,我们很难把握这些因素在未来时刻的状态,只能在定条件下,进行定简化并做出若干假设得到预测结果。通常需要做出多种假设和简化,选用不同的预测方法,所以负荷预测具有不确定性多条件性和多方案性的特点。虽然负荷预测有以上特点,但是负荷预测也是有定的规律,通过对历史数据的分析,找出其内在规律,按照定的科学原理,可以保证负荷预测工作尽可能地接近实际情况,尤其中长期负荷预测存在数据挖掘在电力营销管理系统中的应用原稿据挖掘的应用还将逐步扩大。而除上述的挖掘算法以外,深度学习是机器学习研究中的个新的领域,其动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。而在电力企业的信息化进程中,特别是在营销管理系统中......”。

3、“.....而是多种算法结合对数据进行挖掘,进而通过这种挖掘为电力决策部门提供全方位多角度的数据分析和预测。另外,随着电力营销的不于大数据的数据挖掘以及深度学习将成为种新的发展趋势和方向,并逐步提高电力企业数据分析的效率。参考文献段力伟,彭其渊,汤银英,李冰基于模型的铁路货运客户选择偏好差异性与市场细分方法铁道学报,王继业,季知祥,史梦洁,黄复鹏,朱朝阳,张东霞智能配用电大数据需求分析与应用研究中国电机工程学报,宋才华,王永才,蓝源娟,郑锦卿基于数据挖掘的电力行业客户细分模型分析现代电子技适合的方法模型同时,在跟踪记忆用户的预测过程时,通过方法的选择和误差分析可以得出适合预测对象的最优综合模型,从而进步提高系统的便捷程度和模型预测精度第,提供预测结果评估系统。对于不同的预测结果可以通过系统自动评估出结果的精确级别,并推荐出到个预测结果让用户选择,缩小决策的选择范围......”。

4、“.....随着现代信息化技术的不断进步,电力企业中对模型同时,在跟踪记忆用户的预测过程时,通过方法的选择和误差分析可以得出适合预测对象的最优综合模型,从而进步提高系统的便捷程度和模型预测精度第,提供预测结果评估系统。对于不同的预测结果可以通过系统自动评估出结果的精确级别,并推荐出到个预测结果让用户选择,缩小决策的选择范围。数据挖掘在电力营销的应用前景通过上述的研究可以看出,随着现代信息化技术的不断进步,电力企业中对数据挖掘的的发展规律有较好的拟合和预测效果。不同地区时间行业的负荷变化规律是不同的,很难用种或几种预测模型描述所有的负荷变化规律,必须建立负荷预测的方法库,以尽可能多的预测模型满足负荷发展规律多样性的需求第,提出最先进的预测策略。其实质是研究如何将各种预测方法的预测结果进行最佳的组合,包含了几方面的内容灰色系统理论建模过程简单,预测精度高......”。

5、“.....它具有用还将逐步扩大。而除上述的挖掘算法以外,深度学习是机器学习研究中的个新的领域,其动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。而在电力企业的信息化进程中,特别是在营销管理系统中,任何算法并不是单存在的,而是多种算法结合对数据进行挖掘,进而通过这种挖掘为电力决策部门提供全方位多角度的数据分析和预测。另外,随着电力营销的不断推进,基同时,加强对电费回收的实时加强银企合作,加快电费资金归集速度全面推广客户信用评价机制,建立基于客户信用的电费回收策略,防范电费回收风险。通过明确每个客户的电费回收风险等级,寻找出电费回收风险高的客户,制定差异化服务策略,制定行之有效的电费回收风险预防手段,加强风险管控。已经成了有效预防恶性欠费事件的发生,提高电费回收效率的重要手段。如何形成统而有效的界定标准,来甄别这保障企业的电费收入......”。

6、“.....第,根据平均值中位数划分坏客户,当划分金额存在偏大或偏小的情况时,会出现和供电局实际情况不符,因此可以选择给出分位或者其他分位的划分标准的。最终按用户号将预测变量基本属性及历史行为属性和目标变量是否为坏客户进行拼接,用于建模。第,逻辑回归模型对预测的结果进行随机抽取样本数据进行比较和校验,按照的比例对数据进行训练验证测试。数据挖掘在电代电子技术,戴小廷,陈荣思,肖冰基于信息熵的决策树挖掘算法在智能电力营销中的应用郑州轻工业学院学报自然科学版,。数据挖掘在电力营销管理系统中的应用原稿。同时,加强对电费回收的实时加强银企合作,加快电费资金归集速度全面推广客户信用评价机制,建立基于客户信用的电费回收策略,防范电费回收风险。通过明确每个客户的电费回收风险等级,寻找出电费回收风险高的客户,制定差异化服,戴小廷,陈荣思......”。

7、“.....。数据挖掘在电力营销管理系统中的应用原稿。由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值,所以,负荷预测研究的对象不是确定事件。只有不确定事件随机事件,才需要人们采取适当的预测技术,推知负荷的发展趋势和可能达到的状况。电力负荷未来的发展是不确定的,它要受到多种多样用还将逐步扩大。而除上述的挖掘算法以外,深度学习是机器学习研究中的个新的领域,其动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。而在电力企业的信息化进程中,特别是在营销管理系统中,任何算法并不是单存在的,而是多种算法结合对数据进行挖掘,进而通过这种挖掘为电力决策部门提供全方位多角度的数据分析和预测。另外,随着电力营销的不断推进,基据挖掘的应用还将逐步扩大。而除上述的挖掘算法以外,深度学习是机器学习研究中的个新的领域,其动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络......”。

8、“.....例如图像,声音和文本。而在电力企业的信息化进程中,特别是在营销管理系统中,任何算法并不是单存在的,而是多种算法结合对数据进行挖掘,进而通过这种挖掘为电力决策部门提供全方位多角度的数据分析和预测。另外,随着电力营销的不。它具有建模所需信息较少建模精度较高等特点。神经网络进行负荷预测是近十年兴起的预测方法,其优点是可以模仿人脑的智能化处理,对大量非线性非精确性规律具有自适应功能。时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它般采用曲线拟合和参数估计方法如非线性最小乘法进行。第,预测模型的自适应特色。根据预测对象及其相关历史数据的特性自动筛选数据挖掘在电力营销管理系统中的应用原稿营销管理系统中的应用原稿。主要数据挖掘算法的应用目前,针对数据挖掘技术在电力营销中的应用中,主要包括客户电费回收风险群体划分负荷预测等......”。

9、“.....通过分析不同客户的缴交电费的行为以及客户基本属性特征,进行客户的电费回收风险预测,有利于对不同客户提前采取差异化的电费回收策略和预防措施,保障企业的电费收入,有效控制企业经营风据挖掘的应用还将逐步扩大。而除上述的挖掘算法以外,深度学习是机器学习研究中的个新的领域,其动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。而在电力企业的信息化进程中,特别是在营销管理系统中,任何算法并不是单存在的,而是多种算法结合对数据进行挖掘,进而通过这种挖掘为电力决策部门提供全方位多角度的数据分析和预测。另外,随着电力营销的不式,提高电费回收率指标。因此需要采用预测模型,在此选择逻辑回归模型。主要数据挖掘算法的应用目前,针对数据挖掘技术在电力营销中的应用中,主要包括客户电费回收风险群体划分负荷预测等......”。