本发明涉及电力营销技术领域，尤其涉及一种优质客户的筛选和评价方法。
背景技术
随着中国电力市场化的发展，市场的多元化加剧了市场的竞争，以客户为中心、以服务为目的的集约型经营管理模式对客户关系管理需求日趋复杂，优质客户的评价指标体系涉及到很多因素，以及指标之间的独立与互补性，加剧了最优目标评价的有效性和客观性，伴随着电力各种信息测量手段的智能化和规模的日趋增长，有效的挖掘电力大数据的量测信息，量化个人优质客户提高营销经营效益急需提上议程。
目前针对电力客户的数据挖掘多集中在信用度分析角度。但实际上，一方面信用度仅是电力客户众多属性中的一类，用户用电水平，用电是否稳定，是否具有发展潜力等也是影响企业利润的重要指标。另一方面，信用度评价需获取的数据多来源于企业内部，从商业保密角度来看，获取这些数据十分不易，因此基于此类数据建立的分析模型利用效率较低。如何充分利用现有资源、定量比较电力客户多方面属性的不同带来的综合效应，通过数据挖掘识别优质客户，成为电力营销决策的困难之一。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种优质客户的筛选和评价方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
设计一种优质客户的筛选和评价方法，包括以下步骤：
s1、提取用户数据：
a1、提取客户历史用电数据，并分类进行记录，例如对5年中客户用电数据进行评价，若无违约用电或窃电行为则根据按时缴纳电费月份占总月份的比例作为信誉度记录为a1、平均月耗电量作为贡献值记录为a2、以各个月耗电量的标准差作为可靠度记录为a3，否则a1、a2、a3均为0；
a2、提取客户近期用电数据，并分类进行记录，例如1年中客户用电数据记录为b，若无违约用电或窃电行为则根据按时缴纳电费月份占总月份的比例作为信誉度记录为b1、平均月耗电量作为贡献值记录为b2、以各个月耗电量的标准差作为可靠度记录为b3，否则b＝0；
a3、根据客户用电数据，进行回归分析，并对客户进行预期，例如根据3年内客户用电数据进行回归分析，计算得到未来1年中客户预期用电数据并记录为c，其中根据按时缴纳电费月份占总月份的比例作为信誉度记录为c1、平均月耗电量作为贡献值记录为c2、以各个月耗电量的标准差作为可靠度记录为c3；
s2、计算客户评价值d：
b1、根据客户历史用电数据得到第一参考值e，例如e＝a1·a2/a3；
b2、根据客户近期用电数据得到第二参考值f，例如f＝b1·b2/b3；
b3、根据客户预期用电数据得到第三参考值g，例如g＝c1·c2/c3；
b4、根据第一参考值e、第二参考值f、第三参考值g计算得到客户评价值d，例如d＝x1·e+x2·f+x3·g；
s3、根据客户评价值对客户划分层级：
c1、按照比例将客户划分为多个层级，并规定其中一个或多个层级为优质客户，例如将客户层级划分为10个，按照从底到高的比例进行排序，第一层级客户比例y1为0＜y≤10％、第二层级客户比例y2为10＜y2≤20％、第n层级客户比例yn为10(n-1)％＜yn≤10n％，并规定第一至第二层级客户为优质客户；
c2、根据客户评价值d对各层级客户进行逐级的排出和填补，直到对各个层级的客户均划分完毕，再根据上一步中规定优质客户对应的客户层级找到优质客户，完成优质客户的筛选。
优选的，c2的具体过程如下：根据待评价的客户总量计算各个层级的具体客户数量，例如待评价客户总量为w，则分为10层后每层级客户量为0.1w，然后以此为依据，得到各个客户层级的名次区间，例如第一层为客户评价值d在第1至第0.1w名的客户；根据客户评价值d的大小进行对客户进行排序，按照升序排列，并且按照上一步设定好的名次区间进行划分，使得每个客户均对应一个客户层级。
优选的，客户信誉度通过建立用户诚信系统来进行统计，并且规定超出一定次数的逾期缴费或者违约用电、窃电后即加入黑名单，不做优质客户考虑，并且对不良记录进行公示。
优选的，x1＝2·x2＝3·x3。
本发明提出的一种优质客户的筛选和评价方法，有益效果在于：本发明以数据分析为基础，综合考量了用户的信用状况、贡献状况以及可靠度，能够有助于对客户进行全面的评价，从而有效地发掘出优质客户，便于开展电力营销行业。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
一种优质客户的筛选和评价方法，包括以下步骤：
s1、提取用户数据：
a1、提取客户历史用电数据，并分类进行记录，例如对5年中客户用电数据进行评价，若无违约用电或窃电行为则根据按时缴纳电费月份占总月份的比例作为信誉度记录为a1、平均月耗电量作为贡献值记录为a2、以各个月耗电量的标准差作为可靠度记录为a3，否则a1、a2、a3均为0；
a2、提取客户近期用电数据，并分类进行记录，例如1年中客户用电数据记录为b，若无违约用电或窃电行为则根据按时缴纳电费月份占总月份的比例作为信誉度记录为b1、平均月耗电量作为贡献值记录为b2、以各个月耗电量的标准差作为可靠度记录为b3，否则b＝0；
a3、根据客户用电数据，进行回归分析，并对客户进行预期，例如根据3年内客户用电数据进行回归分析，计算得到未来1年中客户预期用电数据并记录为c，其中根据按时缴纳电费月份占总月份的比例作为信誉度记录为c1、平均月耗电量作为贡献值记录为c2、以各个月耗电量的标准差作为可靠度记录为c3；
s2、计算客户评价值d：
b1、根据客户历史用电数据得到第一参考值e，例如e＝a1·a2/a3；
b2、根据客户近期用电数据得到第二参考值f，例如f＝b1·b2/b3；
b3、根据客户预期用电数据得到第三参考值g，例如g＝c1·c2/c3；
b4、根据第一参考值e、第二参考值f、第三参考值g计算得到客户评价值d，例如d＝x1·e+x2·f+x3·g；
s3、根据客户评价值对客户划分层级：
c1、按照比例将客户划分为多个层级，并规定其中一个或多个层级为优质客户，例如将客户层级划分为10个，按照从底到高的比例进行排序，第一层级客户比例y1为0＜y≤10％、第二层级客户比例y2为10＜y2≤20％、第n层级客户比例yn为10(n-1)％＜yn≤10n％，并规定第一至第二层级客户为优质客户；
c2、根据客户评价值d对各层级客户进行逐级的排出和填补，直到对各个层级的客户均划分完毕，再根据上一步中规定优质客户对应的客户层级找到优质客户，完成优质客户的筛选。
c2的具体过程如下：根据待评价的客户总量计算各个层级的具体客户数量，例如待评价客户总量为w，则分为10层后每层级客户量为0.1w，然后以此为依据，得到各个客户层级的名次区间，例如第一层为客户评价值d在第1至第0.1w名的客户；根据客户评价值d的大小进行对客户进行排序，按照升序排列，并且按照上一步设定好的名次区间进行划分，使得每个客户均对应一个客户层级。
客户信誉度通过建立用户诚信系统来进行统计，并且规定超出一定次数的逾期缴费或者违约用电、窃电后即加入黑名单，不做优质客户考虑，并且对不良记录进行公示。
x1＝2·x2＝3·x3。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。