CN107368958A - 基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，包括：在一统计周期内，从电力营销信息管理系统中抽取若干大客户价值评价指标和对应的评价指标数据；将评价指标数据导入主成分分析软件，先进行适用性检验，检验合格后，进行主成分分析，获得主成分、总方差解释表和主成分载荷矩阵；根据总方差解释表和主成分载荷矩阵，确定各评价指标在不同主成分线性组合中的系数；计算各评价指标的权重。本发明采用主成分分析法确定大客户价值评价指标权重，不仅可以避免人为因素带来的偏差，同时相对于现有的方法更加简单。

Description

基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法
技术领域
本发明涉及一种基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，属于电力大客户价值评价领域。
背景技术
随着电力市场的发展，电力大客户的用电需求呈现出多样化、小众特征，传统的一致化服务竞争力下降。为以应对复杂多变的市场环境，如何正确评价客户价值，识别和管理客户，维持客户资源，提升价值客户忠诚度，从而实现在不提高成本的情况下充分进行合理的资源配置，提升业务和服务水平，已经成为创新以电力营销体系的重要内容，也是传统电网公司未来核心能力培育和客户满意度提升的首要一环和重要抓手。
运用一个完整的电力客户价值评级体系，并对每一个或每一类电力客户进行价值评价时，需要对评价体系中的各个指标的权重进行确定，从而反映不同指标对于指标评价体系的重要程度大小，也是客户价值评价行之有效的基础工作。
当前客户价值评价方法有很多种，其中进行指标权重确定的方法主要包括：层次分析法、德尔菲分析法(专家打分法)和主观赋权法。层次分析法和主观赋权法较为主观，受到人的偏好、知识结构、经验等主观影响较大，通常容易引起争议；德尔菲分析法也有明显缺点，其更加适合定性指标较多的情况，而且操作过程比较复杂，耗费时间、人力、物力均较多。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，包括，
在一统计周期内，从电力营销信息管理系统中抽取若干大客户价值评价指标和对应的评价指标数据；
将评价指标数据导入主成分分析软件，先进行适用性检验，检验合格后，进行主成分分析，获得主成分、总方差解释表和主成分载荷矩阵；
根据总方差解释表和主成分载荷矩阵，确定各评价指标在不同主成分线性组合中的系数；
计算各评价指标的权重，
其中，ωi为第i个评价指标的权重，n为主成分的个数，σj为第j个主成分的方差贡献率，pij为第i个评价指标在第j个主成分线性组合中的系数。
大客户价值评价指标分为发展价值评价类指标、经济价值评价类指标、信用价值评价类指标、安全价值评价类指标和社会价值评价类指标。
评价指标数据在导入主成分分析软件之前，对评价指标数据进行清洗。
在总方差解释表中，选取特征根大于1的成分为主成分。
主成分线性组合公式为，
Fj＝p1jx1+…+pijxi+…+pmjxm
其中，Fj为第j个主成分，m为评价指标的个数，xi为第i个评价指标值。
计算获得所有评价指标权重后，进行归一化处理。
本发明所达到的有益效果：本发明采用主成分分析法确定大客户价值评价指标权重，不仅可以避免人为因素带来的偏差，同时相对于现有的方法更加简单。
附图说明
图1为本发明的流程框图；
图2为主成分碎石图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，包括以下步骤：
步骤1，在一统计周期内，从电力营销信息管理系统中抽取若干大客户价值评价指标和对应的评价指标数据。
大客户选择：需要统筹考虑电压等级、容量和行业等分布特点，即不同的电压等级抽取若干，不同的容量抽取若干，不同的行业抽取若干。
评价指标选择：首先选择与客户价值直接相关，且对客户价值评价影响有重要作用的评价指标；由于客户价值在不同区域、不同群体、不同时间的特点并不完全一致，甚至存在较大差异，因此选取的评价指标需要满足后续可以持续改进的要求。
大客户价值应从五个方面的价值维度进行衡量，分别为：发展价值、经济价值、信用价值、安全价值和社会价值；依次对应着大客户对于电网企业在未来发展潜力、当前经济价值、信用风险水平、电网安全友好和社会责任等五个方面的价值。将所筛选的评价指标和五个维度进行匹配，得出以下大客户价值评价指标体系结果，如下表一所示：
表一 大客户价值评价指标分类表
表中将大客户价值评价指标分为发展价值评价类指标、经济价值评价类指标、信用价值评价类指标、安全价值评价类指标和社会价值评价类指标。
步骤2，对评价指标数据进行清洗。
评价指标数据清洗：检查评价指标数据，分析其存在的缺失问题；对于评价指标数据大量缺失，无法满足模型训练要求的样本，予以适当删除；对于价值指标数据不存在大量缺失，通过合理的方法(如移动平均补齐算法)对缺失值进行补齐处理。
步骤3，将评价指标数据导入主成分分析软件，先进行适用性检验，检验合格后，进行主成分分析，获得主成分、总方差解释表和主成分载荷矩阵。
31)将评价指标数据导入主成分分析软件，先进行适用性检验，即进行巴特利特和KMO检验；如表二所示：
表二 适用性检验
从上表可以看出，KMO值为0.854，Bartlett的显著性sig＝0<0.05。通常来说KMO>0.9，则评价指标数据非常适合进行主成分分析；0.8＜KMO≤0.9，则评价指标数据适合进行主成分分析；0.7<KMO≤0.8，则为一般；0.6<KMO≤0.7，则不大适合进行主成分分析；KMO<0.6，则不适合进行分析。此处，KMO值等于0.854，对比可知，该结果适合进行主成分分析，另外，sig＝0<0.05同样通过适用性检验。
32)主成分分析；
主成分分析软件进行主成分分析后，获得总方差解释表和主成分载荷矩阵，分别如表三和表四所示；
表三 总方差解释表
表三中没有显示特征根小于1的成分，选取特征根大于1的成分为主成分从表可知，成分1、2和3为主成分，结合碎石图即图2观察，三个主成分的特征值大于1，其中第一主成分斜率最大，特征根分别为2.328、1.132和1.006，另外，从累计方差贡献率看，前三个主成分累计达到93.788％，大于80％。因此，全部评价指标的信息基本可以用这三个主成分代替，即用3个新变量来代替原来的多个变量。
表四 主成分载荷矩阵
从表四可以看出，电压等级、运行容量和月度平均电费具有很强的相关性，欠费次数和逾期缴费率具有很强的相关性，变压器数量和暂停次数也具有很强的相关性。这三组评价指标具有显著的关联关系，同时意味着存在信息重叠，以3个主成分代表原有的所有指标，可以规避信息重叠带来的偏差。
步骤4，根据总方差解释表和主成分载荷矩阵，确定各评价指标在不同主成分线性组合中的系数。
主成分线性组合公式为，
Fj＝p1jx1+…+pijxi+…+pmjxm
其中，Fj为第j个主成分，m为评价指标的个数，xi为第i个评价指标值，pij为第i个评价指标在第j个主成分线性组合中的系数。
其中，Kij表示第i个评价指标的第j个主成分在主成分载荷矩阵中的数值(如表四所示)，Tj为第j个主成分的特征值。
以表上中的3个主成分为例，评价指选7个：月度平均电费、运行容量、电压等级、欠费次数、变压器数量、暂停次数和逾期缴费率；
则3个主成分线性组合公式为：
F1＝-0.002x1+0.190x2+0.558x3+0.552x4+0.588x5+0.041x6-0.022x7；
F2＝-0.042x1+0.715x2-0.248x3+0.150x4-0.181x5+0.607x6-0.026x7；
F3＝0.702x1+0.021x2+0.018x3-0.001x4+0.002x5+0.062x6+0.709x7。
步骤5，计算各评价指标的权重；
其中，ωi为第i个评价指标的权重，n为主成分的个数，σj为第j个主成分的方差贡献率。
以7个评价指为例；
选欠费次数权重为：
依次类推，其他6个如表五所示，
表五 权重表
欠费次数 变压器数量 月度平均电费 运行容量
0.17 0.29 0.19 0.30
电压等级 暂停次数 逾期缴费率
0.22 0.20 0.17
步骤6，对计算获得的所有评价指标权重进行归一化处理。
由于所有评价指标的权重之和应该为1，归一化就是将各个评价指标在综合得分模型中的系数，同比例缩放，使其总和为1。
7个评价指权重归一化后如表六所示，
表6权重归一化
上述方法采用主成分分析法确定大客户价值评价指标权重，不仅可以避免人为因素带来的偏差，同时相对于现有的方法更加简单。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，其特征在于：包括，
在一统计周期内，从电力营销信息管理系统中抽取若干大客户价值评价指标和对应的评价指标数据；
将评价指标数据导入主成分分析软件，先进行适用性检验，检验合格后，进行主成分分析，获得主成分、总方差解释表和主成分载荷矩阵；
根据总方差解释表和主成分载荷矩阵，确定各评价指标在不同主成分线性组合中的系数；
计算各评价指标的权重，
<mrow> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>p</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>j</mi> </msub> </mrow> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>j</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>
其中，ωi为第i个评价指标的权重，n为主成分的个数，σj为第j个主成分的方差贡献率，pij为第i个评价指标在第j个主成分线性组合中的系数。
2.根据权利要求1中所述的基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，其特征在于：大客户价值评价指标分为发展价值评价类指标、经济价值评价类指标、信用价值评价类指标、安全价值评价类指标和社会价值评价类指标。
3.根据权利要求1中所述的基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，其特征在于：评价指标数据在导入主成分分析软件之前，对评价指标数据进行清洗。
4.根据权利要求1中所述的基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，其特征在于：在总方差解释表中，选取特征根大于1的成分为主成分。
5.根据权利要求1中所述的基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，其特征在于：主成分线性组合公式为，
Fj＝p1jx1+…+pijxi+…+pmjxm
其中，Fj为第j个主成分，m为评价指标的个数，xi为第i个评价指标值。
6.根据权利要求1中所述的基于主成分分析法的大客户价值评价指标权重确定方法，其特征在于：计算获得所有评价指标权重后，进行归一化处理。
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