电力客户用电行为特征挖掘与预测

• 作者: 魏恺
• 来源期刊: 理财周刊
• 关键词: 智能电网 大数据 数据挖掘 欠费 预测
• 年，卷（期）: 2020,（36）
• 所属期刊栏目: 综合论坛
• 页码范围: 278,281
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12269/j.issn.1009-9832.2020.36.258

摘要

在存储技术和信息通信技术急速发展、数据规模急剧增长的背景下,自20世纪90年代至今,人类累计的数据信息的增速已高达每月15％,如果不借助强有力的数据挖掘工具,仅依靠手工处理来理解这些数据是不现实.许多重要的信息隐藏于大量的数据之中,人们希望能够对激增的数据进行更深层次的挖掘,以便能够让这些数据发挥更大价值.海量数据的价值也已经得到各行各业营销人员的认可.对海量营销数据进行分析、辅助营销人员进行决策的工作方法,也越来越受到重视.