基于数据挖掘的电力客户细分模型研究

• 作者: 游威荣 黄星健
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 客户营销 决策树 回归模型 客户细分
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 146-147,151
• 页数: 3页
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.11.146

摘要

随着电力营销积累大量的基础数据,如何加强对这些数据的应用,从而提升电力企业的营销和服务水平,成为目前思考的重点.对此,针对电力企业服务水平提升的需求,以电力营销系统等作为基础,提出一种基于数据挖掘的客户细分模型.对此,在对数据挖掘过程中,结合电力销售中的风险客户,提出决策树算法和回归预测两种方法对客户进行分类,并通过数据清洗、数据挖掘、结果评估等过程,对上述的算法分类结果进行验证和比较,最终得出在客户细分模型构建中的建议,以此为电力营销数据挖掘提供借鉴和参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游威荣		3	6	1.0	2.0
2	黄星健		2	7	1.0	2.0