基于数据挖掘的电力行业客户细分模型分析-中国期刊网

摘要摘要电力客户细分对电力客户价值的分析研究是供电企业施差异化服务、实现利益最大化的基础。设计电力价值评定指标，通过专家打分分别对客户当前价值、潜在价值标注等级，建立了基于ＣＡＲＴ决策树的客户价值决策模型，混合利用ＴＯＰＳＩＳ算法得到客户最终分值。ＣＡＲＴ决策树价值划分模型预测的结果经过对比分析证实具有较高的预测准确度和鲁棒性，是一种有效的电力客户价值评价方法。

1杨登. 基于数据挖掘技术的客户细分模型研究.文化科学,2013-01.
2马文1，张新阳2，程永新3. 电力行业的数据模型梳理方法.文化科学,2017-07.
3吴凤英. 电力行业客户服务管理要点分析.建筑设计及理论,2017-12.
4刘晓东;陈治平. 基于数据挖掘的客户细分技术.高等教育学,2008-04.
5李益强;漆晨曦. 基于数据挖掘的电信客户细分研究.通信与信息系统,2005-08.
6张新阳1，马文2，程永新3. 基于电力行业的数据模型生命周期管控方法.文化科学,2017-07.
7罗岚李心强唐常林孙庆宇付艳. 数据挖掘技术及其在电力行业过程监控中的应用.电力系统及自动化,2019-03.
8程诚1马晶晶2高青1郭跃霞1申小霜1. 大数据在电力行业的应用.电力系统及自动化,2018-04.
9林海平. 基于大数据时代对电力行业的影响研究.建筑设计及理论,2017-12.
10唐新红全静月曹新艳. 电力行业数据式审计模式研究.电力系统及自动化,2018-12.

基于数据挖掘的电力行业客户细分模型分析

来源期刊

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

基于数据挖掘的电力行业客户细分模型分析

来源期刊

相关推荐

同分类资源 更多

相关关键词

同分类资源更多