电力用户信息数据分析系统及分析方法
【专利摘要】本发明公开一种电力用户信息数据分析系统的分析方法，该方法包含：电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户；电力用户信息数据分析系统根据各个电能替代潜力用户的用电环节分布，分析每个电能替代潜力用户的用电需求，分别对应制定节能计划和推送用电服务信息。本发明通过大数据分析对电力用户信息数据进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户，分析用户的用电需求，针对性制定节能计划和推送用电服务信息，提升用户满意度，为用户提供定制化的业务受理，改善客户体验，提高服务效率。
【专利说明】
电力用户信息数据分析系统及分析方法
技术领域
[0001]本发明涉及电力系统，尤其涉及一种基于大数据技术的电力用户信息数据分析系统及分析方法。
【背景技术】
[0002]供电企业的客户服务系统切实进行着电力服务和营销工作，但随着业务量的增长和新兴业务的出现，原有程序的功能已满足不了客户新的需求。主要表现为:
1、业务量大，尤其在夏季迎峰度夏以及台风、寒潮等障碍性天气等的话务高峰情况下，咨询和故障工单处理速度问题凸显。
[0003]2、信息缺失，具有业务流程不可见、故障报修问题难以跟踪分析、数据分析不完全、缺乏与客户互动等问题。
[0004]3、人工局限性，客服人员的培训成本高，培训时间长，个人掌握知识不完全，传统的服务方式浪费服务资源，使客服人员长期处于重体力、简单帮助和不断重复的强压力的劳动环境中，给企业增添了许多不必要的人力成本和运营成本。
[0005]在售电侧改革的大环境下，如何缓解客户服务压力，提升客户服务体验，是公司实现供电优质服务的核心任务之一。
【发明内容】
[0006]本发明提供一种电力用户信息数据分析系统及分析方法，为用户提供个性化服务和信息推送。
[0007]为实现上述目的，本发明提供一种电力用户信息数据分析系统，其特点是，该系统包含:
信息挖掘模块，其对电力用户信息进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户；
电能替代潜力用户信息存储模块，其输入端通信连接信息挖掘模块，存储电能替代潜力用户的信息；
信息分析模块，其输入端通信连接电能替代潜力用户信息存储模块，分析电能替代潜力用户信息，分别根据各个电能替代潜力用户的用电环节分布，分析每个电能替代潜力用户的用电需求，分别对应制定节能计划和选择节能增值服务；
信息输出模块，其输入端通信连接信息分析模块，向各个电能替代潜力用户分别推送对应的电力服务信息和电能替代产品信息。
[0008]上述信息挖掘模块的输入端通信连接电力用户信息库，采集电力用户信息库中的电力用户信息。
[0009]上述信息输出模块通信连接用户的智能移动终端、或电视、或计算机。
[0010]—种电力用户信息数据分析系统的分析方法，其特点是，该方法包含:
电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户； 电力用户信息数据分析系统根据各个电能替代潜力用户的用电环节分布，分析每个电能替代潜力用户的用电需求，分别对应制定节能计划和推送用电服务信息。
[0011]上述电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘采用的方法包含:聚类法、或决策树法、或人工神经网络法、或模糊逻辑法、或遗传算法、或关联规则法。
[0012]上述电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘包含:通过用户特征分析识别出电能替代潜力用户;所述用户特征分析包含:
选择数据及预处理数据；
运用聚类发现用户行为特征；
聚类结果分析。
[0013]上述电力用户信息数据分析系统分析通过用户购买行为分析得出每个电能替代潜力用户的用电需求，并通过用户购买倾向预测分析制定节能计划和推送用电服务信息。
[0014]上述电力用户信息数据分析系统分析电能替代潜力用户的用电需求还包含:通过能耗监测协助查找用户主要用能环节。
[0015]上述电力用户信息数据分析系统推送用电服务信息包含向电能替代潜力用户推荐电能替代产品和提供个性化服务信息。
[0016]本发明电力用户信息数据分析系统及分析方法和现有技术相比，其优点在于，本发明通过大数据分析对电力用户信息数据进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户，分析用户的用电需求，针对性制定节能计划和推送用电服务信息，提升客户满意度，为客户提供个性化、专业化、智能化的业务受理，服务项目更多样、功能更全面，并加强回访，改善客户体验，深化客户关系，提尚服务效率。
【附图说明】
[0017]图1为本发明电力用户信息数据分析系统的系统模块图；
图2为本发明电力用户信息数据分析方法的流程图。
【具体实施方式】
[0018]以下结合附图，进一步说明本发明的具体实施例。
[0019]如图1所示，公开了一种电力用户信息数据分析系统，该分析系统包含:信息挖掘模块101、电能替代潜力用户信息存储模块102、信息分析模块103和信息输出模块104。
[0020]信息挖掘模块101的输入端通信连接电力用户信息库，采集电力用户信息库中的电力用户信息。信息挖掘模块101电力用户信息数据分析系统的分析方法进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户。
[0021 ]电能替代潜力用户信息存储模块102的输入端通信连接信息挖掘模块101，用于存储信息挖掘模块101分析得出的电能替代潜力用户的信息。
[0022]信息分析模块103的输入端通信连接电能替代潜力用户信息存储模块102，用于分析电能替代潜力用户的用户信息，分别根据各个电能替代潜力用户的用电环节分布，分析每个电能替代潜力用户的用电需求，分别对应制定节能计划和选择节能增值服务。
[0023]信息输出模块104的输入端通信连接信息分析模块103，用于向各个电能替代潜力用户分别推送对应的电力服务信息和电能替代产品信息。信息输出模块104通信连接用户的智能移动终端、或电视、或计算机。
[0024]本实施例中电力用户信息数据分析系统采用国网电力公司的95598智能辅助服务系统数据库。95598智能辅助服务系统在国网电力公司现有95598系统基础上，引入最新的人工智能、大数据分析及移动互联网等高新技术，构建95598智能辅助服务系统。基于大数据分析实现对电力用户信息和用户行为分析，从而使整个95598客户服务的业务流程更加高效、更加智能、更加增值。不仅能够满足客户服务需求，提升客户体验，而且通过数据挖掘能够发现客户潜在需求，开拓电力市场。
[0025]相比目前客户服务系统，电力用户信息数据分析系统及分析方法具备以下功能特色:
I)支持多维大数据统计分析
通过对客户信息及业务受理数据的实时收集，实现对区域或个体客户及业务受理质量进行评估与分析提升。
[0026]2)智能化的用电服务
通过对电力用户个人行为分析，实现对用户身份信息的认证、识别，从而为客户提供多样的定制化服务。
[0027]3)面向CRM的数据深度挖掘分析
精准化:基于地理信息和大数据分析技术对CRM数据进行实时收集及深度数据挖掘，实现对电能替代潜力用户的用电需求的准确评估，从而进行精准信息推送，进行电力商机的挖掘和营销市场开拓。
[0028]4)主动性及互动性的服务
通过对客户精准的分析统计，利用移动互联网等多渠道，实现对业务办理流程节点信息、办理结果信息、障碍性天气、区域性故障等突发事件的抢修节点流程以及停用电信息的主动传播发布，从而保证提前告知客户接收相关重要信息，降低客户服务系统业务咨询量。
[0029]如图2所示，本发明还公开了一种电力用户信息数据分析系统的分析方法，该方法包含以下步骤:
S1、电力用户信息数据分析系统从电力用户信息库中采集电力用户信息。
[0030]S2、电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户。电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘采用的方法包含:聚类法、或决策树法、或人工神经网络法、或模糊逻辑法、或遗传算法、或关联规则法。
[0031]电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘包含:通过用户特征分析识别出电能替代潜力用户;其中用户特征分析的步骤包含:
a)选择数据及预处理数据。
[0032]b)运用聚类发现用户行为特征。
[0033]用户行为特征挖掘的技术是聚类。聚类是探索型数据挖掘技术。可以使用许多种不同类型的聚类技术。聚类有三种主要的应用方式，其一，通过把握区别不同类别的因素，来把握用户的消费偏好;其二，在所形成的聚类中建立深层的分析模型；其三，将聚类结果作为其它数据挖掘任务的附加输入变量，比如，在聚类的基础上分析不同用户群体的购买模式。聚类数据挖掘能够根据已测度的变量将相似用户归到一起，同时使不同类型的用户群组之间的差异最大化。本质相同的群组具有特定的用户行为描述，所有聚类技术只要正确使用，都能产生恰当的分组。
[0034]c)聚类结果分析。
[0035]当描述群集时，将查看每个群集中用户的特征变量，并使用这些变量来描述该组中的用户与其他组中用户的差异。为此应该选择具有最大差异性的那些变量。数据驱动方法可根据直接度量并抽取用户的特征属性，提供对消费者的自然分组方法。也就是说，使用数据挖掘，可以直接从数据发现用户的特征化细分，不需要使用预先的限定。
[0036]S3、电力用户信息数据分析系统根据各个电能替代潜力用户的用电环节分布，分析每个电能替代潜力用户的用电需求。
[0037]具体的，电力用户信息数据分析系统分析通过用户购买行为分析得出每个电能替代潜力用户的用电需求，其中，电力用户信息数据分析系统分析电能替代潜力用户的用电需求还包含通过能耗监测协助查找用户主要用能环节。
[0038]S4、通过用户购买倾向预测分析分别对应各个电能替代潜力用户制定节能计划和推送用电服务信息。其中推送用电服务信息还包含向电能替代潜力用户推荐电能替代产品和提供个性化服务信息。
[0039]尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
【主权项】
1.一种电力用户信息数据分析系统，其特征在于，该系统包含: 信息挖掘模块，其对电力用户信息进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户； 电能替代潜力用户信息存储模块，其输入端通信连接信息挖掘模块，存储电能替代潜力用户的信息； 信息分析模块，其输入端通信连接电能替代潜力用户信息存储模块，分析电能替代潜力用户信息，分别根据各个电能替代潜力用户的用电环节分布，分析每个电能替代潜力用户的用电需求，分别对应制定节能计划和选择节能增值服务； 信息输出模块，其输入端通信连接信息分析模块，向各个电能替代潜力用户分别推送对应的电力服务信息和电能替代产品信息。2.如权利要求1所述的电力用户信息数据分析系统，其特征在于，所述信息挖掘模块的输入端通信连接电力用户信息库，采集电力用户信息库中的电力用户信息。3.如权利要求1所述的电力用户信息数据分析系统，其特征在于，所述信息输出模块通信连接用户的智能移动终端、或电视、或计算机。4.一种电力用户信息数据分析系统的分析方法，其特征在于，该方法包含: 电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘，识别出电能替代潜力用户； 电力用户信息数据分析系统根据各个电能替代潜力用户的用电环节分布，分析每个电能替代潜力用户的用电需求，分别对应制定节能计划和推送用电服务信息。5.如权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘采用的方法包含:聚类法、或决策树法、或人工神经网络法、或模糊逻辑法、或遗传算法、或关联规则法。6.如权利要求4或5所述的分析方法，其特征在于，所述电力用户信息数据分析系统对储存的用户信息数据进行数据挖掘包含:通过用户特征分析识别出电能替代潜力用户；所述用户特征分析包含: 选择数据及预处理数据； 运用聚类发现用户行为特征； 聚类结果分析。7.如权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述电力用户信息数据分析系统分析通过用户购买行为分析得出每个电能替代潜力用户的用电需求，并通过用户购买倾向预测分析制定节能计划和推送用电服务信息。8.如权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述电力用户信息数据分析系统分析电能替代潜力用户的用电需求还包含:通过能耗监测协助查找用户主要用能环节。9.如权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述电力用户信息数据分析系统推送用电服务信息包含向电能替代潜力用户推荐电能替代产品和提供个性化服务信息。
【文档编号】G06Q50/06GK106022646SQ201610400760
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年6月8日
【发明人】彭鹏, 邵宇鹰, 楼晓东, 吕政权, 李振坤, 俞国勤, 高宇博, 张新平, 李坚, 陈婷, 俞玮
【申请人】国网上海市电力公司