基于决策树算法的电力客户欠费风险预测

• 作者: 于佳琦 李金湖 柯华强 王伟 郝悍勇 黄文思
• 来源期刊: 电力信息与通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 电力营销 欠费风险 决策树
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 电力大数据技术
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

电网企业当前面临的客户风险主要体现在客户拖欠电费及偷窃电两方面.为降低电力客户在拖欠电费方面的风险,文章在分析了引起电力客户拖欠电费原因的基础上,深入挖掘分析客户缴费、欠费行为,设计了欠费风险识别相关的关键影响变量,运用决策树算法建立了客户欠费风险识别模型,进行客户欠费风险预测.利用该模型,针对高风险客户提前采取相应策略和措施,可改变以往事后欠费管理的被动局面,实现降低电力客户欠费风险的目的.