一种电力客户画像生成管理的方法及系统

    公开(公告)号:CN108764663B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201810460650.2

    申请日:2018-05-15

    Abstract: 本发明提供了一种电力客户画像生成管理的方法及系统,其方法主要包括:通过大数据处理技术与机器学习算法得到精炼的特征标识,建立动态标签模型;调用相关动态标签模型生成动态标签,并开始标签的全生命周期管理;结合已有标签自动增加新标签,并对所有标签覆盖情况重新计算、展示,直观展示其在总客户中的分布情况;结合已有标签设计新业务场景下的客户分群规则,并对其进行多维度分析;结合业务经验及原有相关策略,制定差异化服务策略;对外接通业务系统,推送制定好的针对不同渠道的差异化信息推送策略。本发明以标签形式构建客户全景画像,实现对电力客户特征的精细刻画;并基于此设计客户分群规则,制定相应的差异化营销管理策略。

    一种停电敏感预判方法和系统

    公开(公告)号:CN108304990A

    公开(公告)日:2018-07-20

    申请号:CN201711444284.3

    申请日:2017-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种停电敏感预判方法。该方法包括:获取用户用电相关信息,根据所述用户用电相关信息建立用户历史停电情况表;将所述用户历史停电情况表输入到分析计算平台进行预处理,得到用户历史停电情况的模型数据集;根据管理规则将所述模型数据集中的用户划分为特殊用户群体和非特殊用户群体,将所述特殊用户群体确定为停电高敏感用户;采用半监督分类模型从所述非特殊用户群体中找出停电敏感用户。通过管理规则和半监督分类模型可以准确判别对停电状况的敏感的用户,从而可以在停电发生时,为采取不同的安抚和引导策略提供参考,减少客户来电风险,树立了电力公司良好的社会形象。

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