CN117473301A - 一种网格化用电客户诉求分析模型及方法 - Google Patents

一种网格化用电客户诉求分析模型及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电力营销技术领域，具体地说，涉及一种网格化用电客户诉求分析模型及方法，包括：多维度数据收集模块：收集数据和数据预处理；数据特征处理模块：对数据进行特征提取；网格模型搭建模块：根据关键特征，划分不同的网格；模型训练模块：进行模型训练，得到用户诉求画像模型；网格细化模块：对网格内的用户进行进一步细化；策略制定模块：制定供电服务策略；反馈优化模块收集并分析数据，并进行优化调整。本发明通过多维度的数据收集和分析，能够全面、准确、及时地掌握客户的用电诉求，提高客户诉求管理的效率和精度，能够从大量数据中提取出关键特征，为网格划分和画像构建提供准确的基础，为每个网格内的客户提供个性化的服务。

Description

一种网格化用电客户诉求分析模型及方法
技术领域
本发明涉及电力营销技术领域，具体地说，涉及一种网格化用电客户诉求分析模型及方法。
背景技术
随着电力行业的发展和客户用电需求的日益增长，客户对供电服务的质量和效率的期望也在不断提高。因此，建立高效、准确的用电客户诉求分析模型及方法，对提高供电服务质量、满足客户需求具有重要意义。
现有的客户诉求分析方法通常基于传统的数据处理技术，无法对客户诉求进行精细化、网格化的分析，难以准确识别不同区域、不同类型客户的用电需求和问题，且缺乏对供电服务诉求的深度洞察。鉴于此，我们提出了一种网格化用电客户诉求分析模型及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种网格化用电客户诉求分析模型及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种网格化用电客户诉求分析模型，包括：
多维度数据收集模块：用于收集客户的数据，并进行数据预处理；
数据特征处理模块：用于对预处理后的数据进行特征提取处理；
网格模型搭建模块：用于根据关键特征，将客户划分为不同的网格；
模型训练模块：用于进行模型训练，得到每个网格的用户诉求画像模型；
网格细化模块：用于对每个网格内的用户进行进一步细化，形成多个子群组，并生成对应的用户诉求画像；
策略制定模块：用于根据诉求画像来制定精准的供电服务策略；
反馈优化模块：用于定期收集并分析用户反馈数据以及实施策略的实际效果数据，并进行优化调整。
作为本技术方案的进一步改进，所述多维度数据收集模块中收集的数据包括电量使用数据、缴费数据、客户服务热线数据和用户满意度调查数据。
作为本技术方案的进一步改进，所述多维度数据收集模块中对数据的预处理包括数据清洗、数据整理和数据标准化。
作为本技术方案的进一步改进，所述数据特征处理模块利用机器学习技术从预处理的数据中提取出与用户诉求相关的特征，特征包括用电行为特征、缴费行为特征和客户服务热线使用特征。
作为本技术方案的进一步改进，所述数据特征处理模块利用K-means聚类算法进行特征提取，选定要聚类的类别数目k，选择k个中心点，对于每个样本点，找到距离其最近的中心点，距离同一中心点最近的点为一个类，完成依次聚类，判断聚类前后的样本点的类别情况是否相同，如果相同，则算法终止，否则再次选择k个中心点，并重复上述步骤；
其中对于样本点Ai和聚类中心Bi之间的余弦相似度n为样本点数量。
作为本技术方案的进一步改进，所述网格模型搭建模块根据提取出的特征，将用户划分为不同的网格，网格的划分基于用户的特征分布和行为模式。
作为本技术方案的进一步改进，所述模型训练模块中，使用训练数据对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型的参数，以最小化预测误差，并使用测试数据集对训练好的模型使用交叉验证法进行评估，接着根据评估结果对模型进行优化。
作为本技术方案的进一步改进，所述网格细化模块中利用朴素贝叶斯算法对每个网格内的用户进行进一步细化，对于数据集D中的m个数据点x，首先计算每个类别c和特征f的条件下概率P(f＝v丨c)，接着计算数据集D中的每个类别c的先验概率P(c)，之后计算数据点属于每个类别c的概率P(c丨x)，选择具有最大概率的类别作为数据点x的分类结果。
作为本技术方案的进一步改进，所述网格细化模块中利用朴素贝叶斯算法中使用的公式为：
其中P(f＝v)表示在数据集D中，特征f取值为v的概率；P(c丨f＝v)表示特征f取值v的情况下，样本点属于类别c的概率；P(c)表示数据集D中，样本点属于类别c的概率；
mc表示数据集D中属于类别c的样本数；
P(c丨x)＝P(c)P(f1＝v1丨c)P(f2＝v2丨c)…P(fn＝vn丨c)，P(fn＝vn丨c)表示特征fn在类别c下取值为vn的条件概率。
本发明的目的之二在于，提供了一种网格化用电客户诉求分析方法，基于上述的网格化用电客户诉求分析模型进行用电客户的诉求分析，包括如下步骤：
S1、通过多维度数据收集模块进行多维度数据的收集，包括电量使用数据、缴费数据、客户服务热线数据和用户满意度调查数据；
S2、对收集的数据进行数据清洗、数据整理和数据标准化的预处理；
S3、数据特征处理模块利用机器学习技术从预处理的数据中提取出与用户诉求相关的特征，包括用电行为特征、缴费行为特征和客户服务热线使用特征；
S4、网格模型搭建模块基于用户的特征分布和行为模式将用户划分为不同的网格；
S5、模型训练模块利用机器学习算法对划分的网格进行模型训练；
S6、网格细化模块利用朴素贝叶斯算法对每个网格内的用户进行进一步细化，形成多个子群组；
S7、针对每个子群组生成对应的用户诉求画像；
S8、策略制定模块根据生成的诉求画像，制定精准的供电服务策略；
S9、反馈优化模块定期收集并分析用户反馈数据以及实施策略的实际效果数据，根据反馈和实际效果数据进行优化调整。
本发明的目的之三在于，提供了一种网格化用电客户诉求分析装置，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行计算机程序时实现上述的基于语义的用电地址相似度匹配的方法的步骤。
本发明的目的之四在于，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于语义的用电地址相似度匹配的方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果：该网格化用电客户诉求分析模型及方法中，通过多维度的数据收集和分析，能够全面、准确、及时地掌握客户的用电诉求，提高客户诉求管理的效率和精度，能够从大量数据中提取出关键特征，为后续的网格划分和画像构建提供准确的基础，为每个网格内的客户提供个性化的服务。
附图说明
图1为本发明优选实施例的模型框图；
图2为本发明优选实施例中的方法流程图；
图3为本发明中示例性的电子计算机平台装置结构图。
图中各个标记的意义为：100、多维度数据收集模块；200、数据特征处理模块；300、网格模型搭建模块；400、模型训练模块；500、网格细化模块；600、策略制定模块；700、反馈优化模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供了一种网格化用电客户诉求分析模型，包括：
多维度数据收集模块100：用于收集客户的数据，并进行数据预处理；
数据特征处理模块200：用于对预处理后的数据进行特征提取处理；
网格模型搭建模块300：用于根据关键特征，将客户划分为不同的网格；
模型训练模块400：用于进行模型训练，得到每个网格的用户诉求画像模型；
网格细化模块500：用于对每个网格内的用户进行进一步细化，形成多个子群组，并生成对应的用户诉求画像；
策略制定模块600：用于根据诉求画像来制定精准的供电服务策略；
反馈优化模块700：用于定期收集并分析用户反馈数据以及实施策略的实际效果数据，并进行优化调整。
本实施例中，多维度数据收集模块100中收集的数据包括电量使用数据、缴费数据、客户服务热线数据和用户满意度调查数据。
其中，多维度数据收集模块100中对数据的预处理包括数据清洗、数据整理和数据标准化，具体步骤包括但不限于检查数据一致性、处理无效值、处理缺失值、删除重复信息和纠正错误信息，为后续的数据分析提供高质量的数据集。
本实施例中，数据特征处理模块200利用机器学习技术从预处理的数据中提取出与用户诉求相关的特征，特征包括用电行为特征、缴费行为特征和客户服务热线使用特征。
进一步地，数据特征处理模块200利用K-means聚类算法进行特征提取，选定要聚类的类别数目k，选择k个中心点，对于每个样本点，找到距离其最近的中心点，距离同一中心点最近的点为一个类，完成依次聚类，判断聚类前后的样本点的类别情况是否相同，如果相同，则算法终止，否则再次选择k个中心点，并重复上述步骤；K-means聚类算法的特征提取原理是将数据集分成k个聚类，每个聚类都有一个代表性样本，称为聚类中心，每个聚类中的样本点都具有相似的特征和属性，因此可以通过对样本点的聚类结果来提取特征，具体来说，对于每个样本点，可以将其归为距离其最近的中心点所代表的聚类，这样就可以将样本点的特征提取出来，并将其存储在相应的聚类中，最终，每个聚类的特征可以通过计算聚类中样本点的平均值或者中心点来得到，这些特征可以用于后续的数据分析和应用；
其中对于样本点Ai和聚类中心Bi之间的余弦相似度n为样本点数量。
本实施例中，网格模型搭建模块300根据提取出的特征，将用户划分为不同的网格，网格的划分基于用户的特征分布和行为模式，例如根据电量使用情况、缴费习惯、客户服务热线使用频率等指标进行划分。
本实施例中，模型训练模块400中，使用训练数据对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型的参数，以最小化预测误差，并使用测试数据集对训练好的模型使用交叉验证法进行评估，评估指标可以是准确率、召回率、F1值等，接着根据评估结果对模型进行优化，例如调整超参数、选择更好的特征等，以提高模型的准确性和精度。
本实施例中，网格细化模块500中利用朴素贝叶斯算法对每个网格内的用户进行进一步细化，对于数据集D中的m个数据点x，首先计算每个类别c和特征f的条件下概率P(f＝v丨c)，接着计算数据集D中的每个类别c的先验概率P(c)，之后计算数据点属于每个类别c的概率P(c丨x)，选择具有最大概率的类别作为数据点x的分类结果，每个子群组内的用户具有更高的相似性和同一性。
其中，网格细化模块500中利用朴素贝叶斯算法中使用的公式为：
其中P(f＝v)表示在数据集D中，特征f取值为v的概率；P(c丨f＝v)表示特征f取值v的情况下，样本点属于类别c的概率；P(c)表示数据集D中，样本点属于类别c的概率；
mc表示数据集D中属于类别c的样本数；
P(c丨x)＝P(c)P(f1＝v1丨c)P(f2＝v2丨c)…P(fn＝vn丨c)，P(fn＝vn丨c)表示特征fn在类别c下取值为vn的条件概率。
如图2所示，本实施例还提供了一种网格化用电客户诉求分析方法，基于上述的网格化用电客户诉求分析模型进行用电客户的诉求分析，包括如下步骤：
S1、通过多维度数据收集模块100进行多维度数据的收集，包括电量使用数据、缴费数据、客户服务热线数据和用户满意度调查数据；
S2、对收集的数据进行数据清洗、数据整理和数据标准化的预处理，消除异常值和冗余数据，为后续的数据分析提供高质量的数据集；
S3、数据特征处理模块200利用机器学习技术从预处理的数据中提取出与用户诉求相关的特征，包括用电行为特征、缴费行为特征和客户服务热线使用特征；
S4、网格模型搭建模块300基于用户的特征分布和行为模式将用户划分为不同的网格，网格的划分基于用户的特征分布和行为模式，例如根据电量使用情况、缴费习惯、客户服务热线使用频率等指标进行划分；
S5、模型训练模块400利用机器学习算法对划分的网格进行模型训练；
S6、网格细化模块500利用朴素贝叶斯算法对每个网格内的用户进行进一步细化，形成多个子群组；
S7、针对每个子群组生成对应的用户诉求画像，画像包括用户的多种维度的信息，例如电量使用情况、缴费习惯、客户服务热线使用频率、可能的用电需求等；
S8、策略制定模块600根据生成的诉求画像，制定精准的供电服务策略，例如针对电量使用异常且属于某一子群组的用户提供节能建议，针对缴费困难且属于另一子群组的用户提供灵活的缴费方式等；
S9、反馈优化模块700定期收集并分析用户反馈数据以及实施策略的实际效果数据，根据反馈和实际效果数据进行优化调整，例如重新划分网格或调整聚类算法参数等，以保持模型的准确性和有效性。
如图3所示，本实施例还提供了一种网格化用电客户诉求分析平台装置，该装置包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序。
处理器包括一个或一个以上处理核心，处理器通过总线与存储器相连，存储器用于存储程序指令，处理器执行存储器中的程序指令时实现上述的基于语义的用电地址相似度匹配的方法的步骤。
可选的，存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于语义的用电地址相似度匹配的方法的步骤。
可选的，本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面基于语义的用电地址相似度匹配的方法的步骤。可选的，存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于，包括：
多维度数据收集模块(100)：用于收集客户的数据，并进行数据预处理；
数据特征处理模块(200)：用于对预处理后的数据进行特征提取处理；
网格模型搭建模块(300)：用于根据关键特征，将客户划分为不同的网格；
模型训练模块(400)：用于进行模型训练，得到每个网格的用户诉求画像模型；
网格细化模块(500)：用于对每个网格内的用户进行进一步细化，形成多个子群组，并生成对应的用户诉求画像；
策略制定模块(600)：用于根据诉求画像来制定精准的供电服务策略；
反馈优化模块(700)：用于定期收集并分析用户反馈数据以及实施策略的实际效果数据，并进行优化调整。
2.根据权利要求1所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述多维度数据收集模块(100)中收集的数据包括电量使用数据、缴费数据、客户服务热线数据和用户满意度调查数据。
3.根据权利要求1所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述多维度数据收集模块(100)中对数据的预处理包括数据清洗、数据整理和数据标准化。
4.根据权利要求1所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述数据特征处理模块(200)利用机器学习技术从预处理的数据中提取出与用户诉求相关的特征，特征包括用电行为特征、缴费行为特征和客户服务热线使用特征。
5.根据权利要求1所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述数据特征处理模块(200)利用K-means聚类算法进行特征提取，选定要聚类的类别数目k，选择k个中心点，对于每个样本点，找到距离其最近的中心点，距离同一中心点最近的点为一个类，完成依次聚类，判断聚类前后的样本点的类别情况是否相同，如果相同，则算法终止，否则再次选择k个中心点，并重复上述步骤；
其中对于样本点Ai和聚类中心Bi之间的余弦相似度n为样本点数量。
6.根据权利要求1所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述网格模型搭建模块(300)根据提取出的特征，将用户划分为不同的网格，网格的划分基于用户的特征分布和行为模式。
7.根据权利要求1所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述模型训练模块(400)中，使用训练数据对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型的参数，以最小化预测误差，并使用测试数据集对训练好的模型使用交叉验证法进行评估，接着根据评估结果对模型进行优化。
8.根据权利要求1所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述网格细化模块(500)中利用朴素贝叶斯算法对每个网格内的用户进行进一步细化，对于数据集D中的m个数据点x，首先计算每个类别c和特征f的条件下概率P(f＝v丨c)，接着计算数据集D中的每个类别c的先验概率P(c)，之后计算数据点属于每个类别c的概率P(c丨x)，选择具有最大概率的类别作为数据点x的分类结果。
9.根据权利要求8所述的网格化用电客户诉求分析模型，其特征在于：所述网格细化模块(500)中利用朴素贝叶斯算法中使用的公式为：
其中P(f＝v)表示在数据集D中，特征f取值为v的概率；P(c丨f＝v)表示特征f取值v的情况下，样本点属于类别c的概率；P(c)表示数据集D中，样本点属于类别c的概率；
mc表示数据集D中属于类别c的样本数；
P(c丨x)＝P(c)P(f1＝v1丨c)P(f2＝v2丨c)…P(fn＝vn丨c)，P(fn＝vn丨c)表示特征fn在类别c下取值为Vn的条件概率。
10.一种网格化用电客户诉求分析方法，基于权利要求1-9任意一项所述的网格化用电客户诉求分析模型进行用电客户的诉求分析，其特征在于，包括如下步骤：
S1、通过多维度数据收集模块(100)进行多维度数据的收集，包括电量使用数据、缴费数据、客户服务热线数据和用户满意度调查数据；
S2、对收集的数据进行数据清洗、数据整理和数据标准化的预处理；
S3、数据特征处理模块(200)利用机器学习技术从预处理的数据中提取出与用户诉求相关的特征，包括用电行为特征、缴费行为特征和客户服务热线使用特征；
S4、网格模型搭建模块(300)基于用户的特征分布和行为模式将用户划分为不同的网格；
S5、模型训练模块(400)利用机器学习算法对划分的网格进行模型训练；
S6、网格细化模块(500)利用朴素贝叶斯算法对每个网格内的用户进行进一步细化，形成多个子群组；
S7、针对每个子群组生成对应的用户诉求画像；
S8、策略制定模块(600)根据生成的诉求画像，制定精准的供电服务策略；
S9、反馈优化模块(700)定期收集并分析用户反馈数据以及实施策略的实际效果数据，根据反馈和实际效果数据进行优化调整。
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