电力企业营销系统数据挖掘中的若干问题

点赞:4227 浏览:10237 近期更新时间:2024-02-03 作者:网友分享原创网站原创

摘 要 随着经济的不断地发展,我国的各项事业都取得了很大的进步.在科技迅猛发展的今天,处处体现着科学技术的应用,科学技术引领了我们这个时代.电力在如今的社会的重要性非常的重大,我们的生活离不开电力资源的参与.如今的电力企业在进行营销的过程中遇到了许多的麻烦,文章就电力企业营销系统数据挖掘中的一些问题进行分析.

关 键 词 数据挖掘;关联规则;空间挖掘

中图分类号:TM769 文献标识码:A 文章编号:1671-7597(2013)21-0142-01

随着科技的不断发展,越来越多的设备靠电力来提供动力,例如工业生产中常见的大型设备;农业生产中的水利工程等方面都离不开电能;我们家庭用电也是很巨大的,现代化的家庭电器很多,越来越向自动化高消耗的方向发展,还有很多的用电的领域.由此可以看出电力资源十分的重要,对于电力企业来说是重大的机遇,对于电力资源的需求加大,也就是说带动了电力行业的不断地前行,创造了巨大的收益.越是这样我们就越要看到问题,在发展的过程中,要不断地解决出现的问题,只有这样企业才会有向前发展的趋势.对于我们电力企业来说,现在多在营销方面有一些问题需要我们去思考、去解决,一个企业发展的最终的目的就是把产品销售出去,所以在销售领域出现的问题一定要加以重视,及时解决.下文针对于电力企业营销系统的数据方面进行了详细的阐述,希望对大家有所帮助.

1.电力营销系统

1.1 营销系统数据来源

随着我国科技的发展与计算机科学技术的普及,我国电力营销系统数据来源越来越广,无论是地理信息系统还是电网信息系统,都对数据有着收集、处理功能,所以成为电力营销中的主要数据来源.随着我国电力的发展,电力系统自身储存了大量的数据,对以后我国电力系统的运行有着辅助作用.

1.2 电力系统数据现状

1)数据繁杂.由于我国电力系统的不断发展,电力系统营销中储存的数据越来越多,并且不宜进行管理.许多数据的采集的方式都是进行直接采集,数据的分布比较广泛.数据的状态没有整体的变化趋势规律,所以进行数据采集与管理时十分的困难.

2)数据种类混杂.营销系统是一个复杂的系统,数据上有的是对于客户的信息的基本状况,以及未来的情形,有的是销售情况,很多的时候要对这些数据进行很好的整合,这样才会怔怔的发挥出营销系统的优点,但是工作十分的繁琐,数据的种类多,并且逻辑性比较强.

3)对数据的要求高.一旦发现有问题时,就要对数据进行及时的整理,数据的准确性越高对于找到问题的所在越关键,所以对于数据的准确性的要求比较高,只有这样才会使系统有很好的存在价值.

2.数据挖掘技术

2.1 数据挖掘的基本概念

基本概念上数据挖掘的作用就是提取有用信息,对市场反馈信息进行去伪存真、去粗取精的工作.数据挖掘的本质工作就是针对于一系列海量电力营销市场反馈的数据进行筛选分类归纳和总结,从极大数量的信息内分辨出海量的信息内关于市场营销方面最有反应力的数据,对这些数据进行剔除数据噪声、数据伪装以及一些没有关系的数据,总结出利于电力营销决策的市场营销信息,方便企业进行市场反馈数据整理决定下一阶段的电力销售策略,并针对市场的需求调整电力部门的销售方案,提高市场数据分析的管理.

2.2 数据挖掘的主要技术

1)关联规则.关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,最早是由AGREWAL等人针对购物篮分析提出来的,采用经典的Apriori算法,从大量的数据中挖掘出描述数据项之间相互联系的有价值知识.

2)分类.分类在数据挖掘的工作中非常的重要,在数据的分类工作不是简单层次上的分类,而是通过数学的手段进行合理的分配,像是函数等方式.能够更好的对于未来的发展趋势进行合理有效的推测.

3)挖掘方式.主要的挖掘信息方式,一种为频率信息挖掘,就是针对触发频率较高,出现几率较大的数据进行价值化挖掘,针对于高频率数据进行整理发掘潜在价值;另外一种方法是时间挖掘,就是针对于数据的出现进行数据的划分,对于人们不熟知的、未知的数据进行优先处理,以达到对这些潜在数据长期的分析整理结果,对企业的营销预案进行中时间或者长时间的方向把握和决策作用.

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4)聚类.聚类就是将数据对象分组成多个类或是簇,划分的原则是在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.与分类不同的是,聚类操作中要划分的类是事先未知的,类的形成完全是数据驱动的,属于一种无指导的学习方法.

3.数据挖掘技术在电力营销系统中的应用

3.1 分类在电力营销系统中的应用

如今的营销的模式在发生着改变,对于传统管理模式在不断的进行改变更新,对于一些新的理论在不断的应用,像是模拟模式、专家系统等新的方式在不断的被应用,运用网络作为基础进行合理的分类,对未来的趋势进行的预测更加的准确,这样在先期进行预测非常的有效,能够更好的是系统工作,在企业的竞争中,更具竞争力.

3.2 时间序列挖掘优势

时间序列挖掘是在通过大量时间序列数据,总结出能被人们所用的信息和知识,事件序列发掘的优势在于被人们所知的信息不仅仅是能够被表达出来,还是潜在的、事先不知道的信息.时间序列挖掘不仅可以使数据来源更加广泛,也可以对市场价值进行预测.在电力系统营销中发展时间序列挖掘,不仅可以对宏观的电力系统经济进行预测,对市场信息进行分析和处理,掌握第一时间信息,还可以通过研究相关信息的时间特性来了解市场进一步的发展趋势与相关机制的进步.

3.3 聚类的涵义与使用意义

聚类是对于不同类别的物体或信息进行分类,许多算法被设计用来聚类数值类型的数据,聚类算法是对于分类问题的一种统计方法,在电力系统的营销中使用聚类算法,可以有效对消费市场进行分类,聚类算法有着可伸缩性、不同属性等特性,为营销系统对数据的分类有着科学化运算的作用.只有做好聚类在电力系统营销中的使用,才能对电力信息数据进行科学分类,以便下一步的运算,提高电力行业的工作效率,提高核心竞争力.


4.结束语

随着我国经济实力的不断发展,人们对于生活的要求在不断的提高.人们对于生活转变为享受生活的方向.当今我们越来越注重于怎么写作的质量,如果一项产品的怎么写作跟得上人们的期望,那么这项产品在激烈的商品竞争中会更具优势.21世纪是一个适者生存的时代,只有有足够的竞争力才会有更好的发展的空间,在每个行业都是这样的.在电力方面体现的最为明显,在不断的改革之后,得到了客户的一致的好评,在数据这个复杂的领域越来越精确,人们的认可度随之增加.对于未来的预测更加的准确,对于一些工作的预防措施有很大的帮助,在今后的道路中还有很多的问题需要我们去解决,但是我们相信,一定会越来越好,符合人们的需求.