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基于大数据分析对客户信誉与客户欠费间的关系研究

发布时间:2021-12-02 06:54
  随着电力企业的不断发展,供电公司对用电客户信誉情况及客户欠费风险情况越来越重视。从积累的大量电力营销数据的分析和研究中构建客户信誉等级模型和客户欠费风险模型,进而从中找到二者的关系成为供电公司的研究重点。为此,该文提出了基于大数据分析客户信誉与客户欠费间的关系的研究,对营销系统的日常业务数据进行深入的挖掘分析,重新构建客户信誉等级和客户欠费风险模型,判别存在电费回收高风险的用户,并依据客户类别生成分析仪表盘,多维分析以便降低电费回收风险,同时,找到客户信誉与客户欠费间的关系,以便业务人员针对具体客户采用适当的策略开展工作。 

【文章来源】:现代信息科技. 2020,4(02)

【文章页数】:3 页

【部分图文】:

基于大数据分析对客户信誉与客户欠费间的关系研究


大数据平台模型流程

等级图,欠费,信誉,客户


综上,本文基于供电公司积累的大量电力营销数据,并基于大数据平台Edata数据挖掘工具,运用Logistic回归算法和评分卡模型,重新构建了电力档案客户的客户信誉等级,为营销档案客户的信誉等级的确定及更新提供了强有力的依据;同时,对全体用电客户进行了客户欠费风险的分群,标签化了全体用电客户,并利用OLAP多维切片分析,可视化展现了二者间的关系,极大地提高了供电公司业务分析人员的工作效率,具有广阔的应用前景[10]。

【参考文献】:
期刊论文
[1]决策树模型用于结核病治疗方案的分类和预判[J]. 张琪,周琳,陈亮,张晋昕,温兴煊,何贤英.  中华疾病控制杂志. 2015(05)
[2]基于逻辑回归的微博用户可信度建模[J]. 徐建民,粟武林,吴树芳,武晓波.  计算机工程与设计. 2015(03)
[3]基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划[J]. 刘明学,陈祥,杨珊妮.  工程地质学报. 2014(06)
[4]基于C5.0算法的电信用户流失预警分析[J]. 张卫东,李媛.  宜宾学院学报. 2014(06)
[5]基于决策树分类的橡胶林地遥感识别[J]. 刘晓娜,封志明,姜鲁光.  农业工程学报. 2013(24)
[6]基于数据挖掘的供电企业客户细分方法及模型研究[J]. 张晓春,倪红芳,李娜.  科技与管理. 2013(06)
[7]基于消费数据挖掘的多指标客户细分新方法[J]. 曾小青,徐秦,张丹,林大瀚.  计算机应用研究. 2013(10)
[8]基于数据挖掘的保险客户风险—贡献评级管理[J]. 刘晓葳.  保险研究. 2013(03)
[9]基于K-means聚类的快递企业客户细分方法[J]. 覃文文,戢晓峰.  世界科技研究与发展. 2011 (06)
[10]基于客户数据库的市场细分实证研究——以某高校网络超市数据为例[J]. 魏巍.  河南工程学院学报(社会科学版). 2011(02)



本文编号:3527951

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