基于随机森林算法的95598投诉预测方法研究

• 作者: 刘伟 周丹阳 喻湄霁 姜朝明 李鹏鹏 王涛
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 经济
• 关键词: 数据挖掘 随机森林 投诉预测 电力服务 95598工单
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电力大数据
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: F426.61|F274
• 字数: 4667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.202004010

摘要

为减少投诉风险发生,提出一种基于随机森林算法的95598工单投诉预测方法,实现对95598工单的直接投诉预测与转化投诉预测.首先,对95598历史工单进行数据预处理;其次,在充分考虑历史工单的供电地区、时间、天气、前期工单事因、重复来电和投诉倾向等情况的基础上,建立了基于随机森林算法的95598电力服务投诉工单预测模型.以某市全年95598工单数据为例,建立了该市的95598电力服务投诉工单预测模型,并以Weka 3.8数据挖掘软件为测试平台,对所建立的模型进行测试,并与其他数据挖掘算法的预测性能进行了对比分析.结果表明,该方法能够实现对95598投诉风险的有效预测,投诉预警效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王涛	西华大学电气与电子信息学院	30	124	7.0	10.0
2	刘伟	西华大学电气与电子信息学院	7	1	1.0	1.0
3	李鹏鹏		2	0	0.0	0.0
4	周丹阳		1	0	0.0	0.0
5	姜朝明		1	0	0.0	0.0
6	喻湄霁		1	0	0.0	0.0