CN105139150A - 一种交费大数据的用户电费风险评估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种交费大数据的用户电费风险评估系统，涉及用户用电控制技术领域，包括交费数据采集模块、交费方式统计模块、交费频次统计模块、用电量统计模块、业物变更模块、用电数据模型建立模块和电费风险评定模块，交费数据采集模块分别与交费方式统计模块、交费频次统计模块、用电量统计模块和业务变更模块连接，用电数据模型建立模块与交费数据采集模块连接，电费风险评定模块与用电数据模型建立模块连接，交费大数据的用户电费风险评估系统，要求供电企业的营销管理只关注业务指标的完成，忽视数据存在价值的意义管理方式，转向依靠数据说话，用数据支撑决策，通过数据充分了解客户的行为，根据客户的行为方式制定引导策略。
Description
技术领域
本发明涉及用户用电控制技术领域，具体涉及一种交费大数据的用户电费风险评估系统。
背景技术：
随着国网公司SG186营销业务应用系统的深入应用，营销业务应用系统已经广泛应用于国网公司的营销经营工作，数据作为营销业务应用系统建设的信息载体从客户办电业务到电费数据汇总，到客户缴费，财务部门电费核销、对账，每一次业务办理，每一次表码数据采集，每一次电费核算，每一次电费交费方式，每一笔交费记录都作为一条信息数据存储于系统之中，客户的个人信息、用电信息、缴费信息等等交织成一张巨大的数据网。上述信息数据伴随着时间的推进不断扩展、增长，初步呈现出大数据五个V特征：体量大、类型多、速度快、可信可用性、价值性。作为资产密集型企业，国网山东省电力公司作为国家电网公司的全资子公司，承担着为山东省经济发展提供安全、可靠、优质电力供应的重要战略责任。2014年，公司服务电力客户3739万，全省全社会用电量4223亿千瓦时，居全国第三位，营业收入1912亿元。随着经济的放缓，部分客户融资困难，公司面临电费欠费风险日益增加，诚然，对不按时交纳电费的客户公司可按照相关法规条例进行处理，但在实际操作过程中会遇到各种复杂的问题，同时在社会舆论的压力下公司对欠费客户进行相关处理也面临巨大的压力，如果防患未然，利用营销业务系统所产生的客户缴费信息数据进行分析和研究，在事前就加大对客户缴费行为的分析评估，了解客户不同时间缴费情况，并制定相应的措施，可以大大降低客户欠费和服务过程中的风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种交费大数据的用户电费风险评估系统，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。
一种交费大数据的用户电费风险评估系统，包括交费数据采集模块、交费方式统计模块、交费频次统计模块、用电量统计模块、业物变更模块、用电数据模型建立模块和电费风险评定模块，其特征在于，所述交费数据采集模块分别与交费方式统计模块、交费频次统计模块、用电量统计模块和业务变更模块连接，所述用电数据模型建立模块与所述交费数据采集模块连接，所述电费风险评定模块与所述用电数据模型建立模块连接。
优选的，所述交费数据采集模块包括分析单元、聚类分析单元、异常分析单元和趋势分析单元。
优选的，所述电费风险评定模块包括模型评定单元和电费风险指数测试单元，所述模型评定单元和电费风险指数测试单元连接。
优选的，所述电费风险评定模块连接有风险预警模块。
优选的，所述风险预警模块连接有风险引导模块。
优选的，所述风险引导模块连接有交费等级管理模块。
本发明的优点在于：交费大数据的用户电费风险等级管理强调了对大数据中可信可用性、价值性的两个特征，从数据分析的视角来说，原始累积数据越丰富、数据的时间尺度越长，对分析结果越有利；基于上述大数据两大特征在开展交费大数据价值挖掘过程中通过抽取客户缴费不同时期、不同金额、不同方式数据，从大量数据中寻找其规律的技术。其过程使用CRISP-DM方法，由业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布6个阶段组成。业务理解是从业务的角度理解项目目标和需求；数据理解是初始数据，识别数据的质量问题，找到对数据的基本观察，或假设隐含的信息监测出感兴趣的数据集；数据准备是从营销业务系统数据中心存储的数据中选取所需有价值的达到建模的要求;建立模型是选择各种建模技术，并将其参数优化到最优值；模型评估是对建立的模型进行评估，重点考虑得出的结果是否符合电费风险等级管理的目的；模型发布是将发现的结果以可视化的方式进行总结与应用，交费大数据的用户电费风险等级管理首次引入大数据分析建立客户电费数据模型，通过系统生成的可视化电费数据模型按照风险评定标准开展用户电费风险评估。交费大数据的用户电费风险等级管理，要求供电企业的营销管理告别过去重视人管理数据，忽视数据价值挖掘，只关注业务指标的完成，忽视数据存在价值的意义管理方式，转向依靠数据说话，用数据支撑决策，通过数据充分了解客户的行为，根据客户的行为方式制定引导策略。
附图说明
图1为本发明的一种交费大数据的用户电费风险评估系统的原理图。
图2为本发明的一种交费大数据的用户电费风险评估系统的交费数据采集模块的原理图。
图3为本发明的一种交费大数据的用户电费风险评估系统的电费风险评定模块的原理图。
其中：1—交费数据采集模块，2—交费方式统计模块，3—交费频次统计模块，4—用电量统计模块，5—业物变更模块，6—用电数据模型建立模块，7—电费风险评定模块，8—相关分析单元，9—聚类分析单元，10—异常分析单元，11—趋势分析单元，12—模型评定单元，13—电费风险指数测试单元，14—风险预警模块，15—风险引导模块，16—交费等级管理模块。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1所示，一种交费大数据的用户电费风险评估系统，包括交费数据采集模块1、交费方式统计模块2、交费频次统计模块3、用电量统计模块4、业物变更模块5、用电数据模型建立模块6和电费风险评定模块7，其特征在于，所述交费数据采集模块1分别与交费方式统计模块2、交费频次统计模块3、用电量统计模块4和业务变更模块5连接，所述用电数据模型建立模块6与所述交费数据采集模块1连接，所述电费风险评定模块7与所述用电数据模型建立模块6连接，所述电费风险评定模块7连接有风险预警模块14，所述风险预警模块14连接有风险引导模块15，所述风险引导模块15连接有交费等级管理模块16，交费大数据的用户电费风险等级管理强调了对大数据中可信可用性、价值性的两个特征，从数据分析的视角来说，原始累积数据越丰富、数据的时间尺度越长，对分析结果越有利；基于上述大数据两大特征在开展交费大数据价值挖掘过程中通过抽取客户缴费不同时期、不同金额、不同方式数据，从大量数据中寻找其规律的技术。其过程使用CRISP-DM方法，由业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布6个阶段组成。业务理解是从业务的角度理解项目目标和需求；数据理解是初始数据，识别数据的质量问题，找到对数据的基本观察，或假设隐含的信息监测出感兴趣的数据集；数据准备是从营销业务系统数据中心存储的数据中选取所需有价值的达到建模的要求;建立模型是选择各种建模技术，并将其参数优化到最优值；模型评估是对建立的模型进行评估，重点考虑得出的结果是否符合电费风险等级管理的目的；模型发布是将发现的结果以可视化的方式进行总结与应用，交费大数据的用户电费风险等级管理首次引入大数据分析建立客户电费数据模型，通过系统生成的可视化电费数据模型按照风险评定标准开展用户电费风险评估。
如图1和图2所示，所述交费数据采集模块1包括分析单元8、聚类分析单元9、异常分析单元10和趋势分析单元11，通过这些分析模块将采集来的用户用电数据进行精确的分析从而更加有利于后面数据模型的建立。
本发明中，如图1和图3所示，所述电费风险评定模块7包括模型评定单元12和电费风险指数测试单元13，所述模型评定单元12和电费风险指数测试单元13连接，通过所述模型评定单元12可以评定出电费数据模型的正确性，然后通过所述电费风险指数测试单元13可以大致的评估出了用户用电费的风险。
基于上述，交费大数据的用户电费风险等级管理强调了对大数据中可信可用性、价值性的两个特征，从数据分析的视角来说，原始累积数据越丰富、数据的时间尺度越长，对分析结果越有利；基于上述大数据两大特征在开展交费大数据价值挖掘过程中通过抽取客户缴费不同时期、不同金额、不同方式数据，从大量数据中寻找其规律的技术。其过程使用CRISP-DM方法，由业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布6个阶段组成。业务理解是从业务的角度理解项目目标和需求；数据理解是初始数据，识别数据的质量问题，找到对数据的基本观察，或假设隐含的信息监测出感兴趣的数据集；数据准备是从营销业务系统数据中心存储的数据中选取所需有价值的达到建模的要求;建立模型是选择各种建模技术，并将其参数优化到最优值；模型评估是对建立的模型进行评估，重点考虑得出的结果是否符合电费风险等级管理的目的；模型发布是将发现的结果以可视化的方式进行总结与应用，交费大数据的用户电费风险等级管理首次引入大数据分析建立客户电费数据模型，通过系统生成的可视化电费数据模型按照风险评定标准开展用户电费风险评估。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
Claims (6)
1.一种交费大数据的用户电费风险评估系统，包括交费数据采集模块（1）、交费方式统计模块（2）、交费频次统计模块（3）、用电量统计模块（4）、业物变更模块（5）、用电数据模型建立模块（6）和电费风险评定模块（7），其特征在于，所述交费数据采集模块（1）分别与交费方式统计模块（2）、交费频次统计模块（3）、用电量统计模块（4）和业务变更模块（5）连接，所述用电数据模型建立模块（6）与所述交费数据采集模块（1）连接，所述电费风险评定模块（7）与所述用电数据模型建立模块（6）连接。
2.根据权利要求1所述的一种交费大数据的用户电费风险评估系统，其特征在于：所述交费数据采集模块（1）包括分析单元（8）、聚类分析单元（9）、异常分析单元（10）和趋势分析单元（11）。
3.根据权利要求1所述的一种交费大数据的用户电费风险评估系统，其特征在于：所述电费风险评定模块（7）包括模型评定单元（12）和电费风险指数测试单元（13），所述模型评定单元（12）和电费风险指数测试单元（13）连接。
4.根据权利要求1所述的一种交费大数据的用户电费风险评估系统，其特征在于：所述电费风险评定模块（7）连接有风险预警模块（14）。
5.根据权利要求4所述的一种交费大数据的用户电费风险评估系统，其特征在于：所述风险预警模块（14）连接有风险引导模块（15）。
6.根据权利要求5所述的一种交费大数据的用户电费风险评估系统，其特征在于：所述风险引导模块（15）连接有交费等级管理模块（16）。
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