基于DM的供電企業經濟活動分析系統的設計

繆四鋒

(江蘇省電力公司如東縣供電公司，江蘇　南通　226400)

基于DM的供電企業經濟活動分析系統的設計

繆四鋒

(江蘇省電力公司如東縣供電公司，江蘇南通226400)

摘要：本文通過在現實中總結經驗，以提高企業經濟發展為目標，將數據挖掘技術充分利用于企業管理之中。將有關領導的要求和從事經濟分析活動的技術人員的建議有機的結合在一起。滿足企業需求的應用軟件將利用特定的數據挖掘技術和軟件平臺來編寫，以此來促使供電系統信息化管理邁入一個新的階段，實現不同環境下的轉換。本篇論文根據國內外數據挖掘的有關情況和深入的分析，可以判斷在實際中的軟件設計和經濟管理，數據挖掘技術可以使經濟活動分析模型據有一定的實用價值，也使軟件設計據有推廣性。

關鍵詞：數據挖掘；供電企業；經濟活動

1.引言

數據挖掘作為一種新型的收集加工數據手段，在企業發展進程中是十分重要的。雖然數據挖掘手段尚未成熟，處在探索階段，但是在不久的以后，數據挖掘將作為主要的收集加工信息的手段，融入我們的生活。

2.DM的概述

數據挖掘是在大量的商業務數據中提取有用的信息，經過精密的分析之后，將其轉化成其他模型，以此來實現數據的意義。通過數據挖掘之后的數據的實際商業價值將遠遠超過普通數據，同時也更具有說服力和真實性。

一言而總之，數據挖掘就是原本存在的信息加工處理轉換成可利用的信息。其實在很久以前，數據挖掘就已經被許多科學家青睞，不可否認，數據挖掘對于科學研究來說是一種既方便又可靠的研究手段。但數據挖掘需要對數字的敏感性，在許多信息中提取有用的信息也需要具有高超的計算能力。在當時社會科技并不發達的社會，由于計算的困難，使得數據挖掘本身的價值并不能完全發揮出來，可以說大部分的價值還在開發之中。如今，商業一直處于一種主導的地位，科學也在不斷進步，計算問題不再是制約數據挖掘發展的一種因素了。在商業運作中，決策是通過數據分析之后，才能在實際運用中使用，而一個決策往往能左右一家企業的命運。因此一個必須要考慮的問題擺在企業的面前，在如今這個信息全球化的時代，數據的收集來源于各個方面，數據的復雜程度也在與日俱增，提取有利于商業發展的數據顯得尤為重要。而數據挖掘正是通過嚴密的分析，精確計算之后，提取其中有參考價值信息[1]。數據就像一張白紙，在經過筆的鐫刻之后才能變成一幅豐富多彩的圖畫。而數據挖掘就是將數據進行雕琢之后，將數據最美的一面展現給我們。而數據挖掘正是由于其可信賴而受到追捧。

數據挖掘不僅僅是簡單的對信息進行提取，它還可以對信息進行加工。經過處理后的信息，還原成它本來的面目，使人能更清晰的看到它的變化。它依據需要將信息打磨成我們所需要的模樣。信息是各種各樣的，如何在各種各樣的信息中找到有用的信息，必須要有一雙慧眼和敏銳的觀察能力，數據挖掘就是一雙幫助識別信息的慧眼。

直接挖掘是將所有有用的數據利用起來建立一個屏障，將那些不符合要求的數據排除，以此來達到對數據的一種歸納，是數據具有特定名稱。間接挖掘是先確定一個要求，然后根據要求將數據進行分類，分類之后的數據將依據要求被選擇，讓進入的所有數據都是屬于同一類別。盡管直接挖掘和間接挖掘方法看起來有不同之處，但是其本質都是通過讓數據更真實來達到目的的。綜上所述，數據挖掘在商業中可以認為是依照企業目前的發展趨勢和在企業發展中的實際情況為依據來做出更合理的企業規劃。

3.DM技術應用于供電企業經濟活動分析系統的意義

3.1 數字挖掘技術有利于提升供電企業的分析報告的準確性

在社會發展的今天，電力作為社會的主要生產能源，電力企業更需要飛速發展才能跟上社會發展的腳步。數據挖掘技術在供電企業的改革，發展，應用等方面勢在必行。電力在實際生活中的地位居高不下，對電力的需求量也在與日俱增，供電企業經濟活動分析也越來越復雜。原有的分析系統不能適應如今的社會發展，數據挖掘的出現顯得尤為重要。數據挖掘通過將信息的轉化處理，使得供電企業工作更為簡單快捷，穩固企業的自身發展。

供電企業經濟活動分析具有一定的模式和結構，一般，在月度分析中可以清楚的看到整個月的改變，總季度是對一個季節業績的分析，年度分析是至關重要也是十分[2]。月度分析主要是根據每月的實際情況，實際電使用情況，逐個點介紹，凸顯實際生活中的不定項因素。同時根據某些因素對下個月的工作做出調整。季度分析是對一個階段的工作進行總結，綜合考慮各種因素，迅速調整工作狀態。而年度分析就較為復雜，需要考慮季度分析結果，對月度分析結果中的特別因素作為專項突破，并且確定下一年的工作目標和工作改進。對于供電企業，它們一年所記錄的數據是非常復雜的，要從中提取有用的數據，其困難程度是不容小覷的。而分析是需要反應迅速敏捷的，利用人力計算是一種浪費，同時對人才也是一種耽誤。那么如何解決這種人才浪費呢？或許有人說可以利用軟件解決問題。目前，很多軟件都是尚未成熟的，它的計算具有一定的局限性。隨著對電力越來越多的需求量，那些簡單的軟件不能滿足供電企業對龐大的數據進行處理。一個企業要想發展迅速，提高自己的競爭力，就必須保證分析報告的準確性和時效性。此時，企業就需要一個成熟的經濟活動系統來作為分析報告的強大后盾。而數據挖掘技術對構建一個經濟活動系統無疑是十分重要的。

3.2 數字挖掘技術能有效地避免信息浪費

當然許多供電企業也擁有自己的經濟活動分析系統，但其存在許多劣勢。比如對數據的分析方法并不那么完善，甚至是十分單一的，大多數是利用比較的方法得出結論。同時分析模式不能跟上時代的發展，在經濟活動分析中大部分模式以量本利為主，這種分析模式使得供電企業并不能客觀的找到自己的短處，不能提高企業的質量，制約了企業的發展。還有在經濟分析活動中只有部門經濟活動分析，部門經濟活動分析只是整體中的一部分，并不能起到很好的引導作用，而加入專題分析就可以使得整體分析更具有突破性，提高工作效率。專題分析正是目前的經濟分析系統所缺少的。在分析數據的過程中，圖表等工具有時可以更加生動形象的突出問題，但目前的緊急活動系統只有單純的文本輸出，整體比較單一，并不能滿足如今的需求。在分析數據的過程中，不能只注重于個體，或者說只著眼于整體，更重要的是整體與個體之間的聯系。在把握全局的條件下同時不忘個體，在調整整體的過程中也對個體進行改變。這種分析方法才是比較全面的。在陳舊的經濟活動分析系統不能滿足如今的需求的狀態下，一個新的經濟活動系統的出現必將為供電企業帶來全新的面貌。

在這個信息不斷擴散，信息不斷更新的時代，大量的信息沖擊著整個時代。面對鋪天蓋地的各種信息，如何從中提取有用的信息，并加以利用，是我們每個人都將面臨的問題。對于一個企業來說，信息是至關重要的，相對于那些所謂的經驗，數據無疑是更具有說服力的。有用的數據對于企業來說是一份寶藏，相反，那些無用的數據對于企業來說可能就是一份垃圾。如果一個企業不能發現垃圾中的寶藏，最終可能會在時代的沖擊下變成一個垃圾場。只有充分利用數據中的有用信息，并根據信息做出相應的決策才能不被社會所淘汰。

3.3 數據挖掘有利于供電企業找準自己的位置

在目前的發展中，數據庫逐漸成為企業收集信息的主要手段。不可置否數據庫作為一種收集信息的手段是完全可以的。但是收集信息之后如何處理，如何去其糟粕取其精華，才是最重要的。數據庫中包含大量信息，但由于缺乏數據挖掘，導致出現信息雖多，但卻不能加以利用，這無疑是一種資源浪費[3]。數據挖掘就是通過分析處理之后，在無數的信息中找到其中最有用的信息。當然，數據挖掘并不是簡單的檢索信息的工具，而是將面向實際應用軟件中必不可少的部分，它包括人工智能，數理統計，數據庫，可視化等多種學科。通過嚴密的分析，精確的計算之后所獲得的信息，無疑是具有價值的。在未來的發展中，數據挖掘還將利用個體與整體之前的聯系將對企業的發展做出大膽而又切換實際的推算。

將數據挖掘技術與供電企業經濟活動分析系統有機的結合起來，對企業來說，必將對其企業產生巨大影響。在不久的將來，一定可以看到這樣的結果。

4.在企業經濟管理系統中DM的應用

4.1 數字挖掘技術選擇的條件

4.2 數據挖掘的預處理

使數據沒有具體的標準為提綱，使數據與其他的數據沒有可比性，經過數據挖掘后的數據明顯具有優越性，數據的類型更加清晰明朗。同時數據是經過無數次運算提煉出來的，準確性自然是略高一籌，幾乎可以算是零誤差。上述幾種方法，各有利弊，需要我們根據需要權衡各方的利弊，才能更好的做出判斷。最大值和最小值法只能看到峰值和谷值，平均值法只能分析大概的情況，卻不能對特例做出分析解釋。

供電經濟活動是包括一元數據整理，數據預處理，系統分析(子系統劃分，數據流程圖，數據范式與數據字典)。同時供電經濟活動包括經濟，經濟又分為技術經濟方法和經濟指標。此時元數據的預處理顯得至關重要，指標體系一般會由于各種不定性因素而有所改變，測量的標準，優劣的比較等等都會造成或多或少的誤差，這也會對評價對象造成誤差，因此一個具體而又合理化的標準才能保證數據的統一性。在預處理之前，必須對研究對象做出一個合理的分析，同時也是為接下來的數據流程分析埋下伏筆，將整合后的信息通過輸出系統傳遞給企業，企業依照壓縮后的信息，調整經營模式和運營狀態。

4.3 數據挖掘技術的數據處理

數據庫的建立主要體現在輸入方式，用戶界面，輸入文本等。數據挖掘技術是以數據庫為搜索庫，對數據庫中的信息進行加工處理。加工之后，數字挖掘技術以其獨特的方式，進行深入分析，對接下來的結果進行預測。

數據挖掘是根據企業需要，挖掘出有用的信息來發現自己的企業是否存在問題，同時也需要在主要問題上有自己的主見[5]。數據是一份非常真實而又沒有活力的東西，要想讓數據說話，不僅僅是需要數據挖掘技術，更需要別具一格的眼光，需要用謹慎的思維方式去思考數據分析數據，才能看清數據的真實面目，才能依據數據做出正確的判斷。

5.結語

社會在不斷發展，科技在不斷進步，用高超的技術手段來解放人類雙手的進程，也在不斷深入。本篇論文通過對DM的深入淺出的分析讓我們更加了解DM的基本含義，DM對供電企業經濟活動分析系統的貢獻，最后概括了DM主要運用于供電經濟活動的有關方面。

參考文獻：

[1] 左曉維.基于.NET的電力企業經濟活動分析系統的開發[D].復旦大學，2011.

[2] 馬德國.數據挖掘在電力需求預測中的應用研究[D].河北工業大學，2013.

[3] 劉海峰.智能電網框架下晉城供電分公司經濟活動分析方案研究[D].華北電力大學(北京)，2011.

[4] 彭輝.某企業的電力營銷風險管理系統設計與實現[D].電子科技大學，2013.

[5] 趙逢秋.供電公司營銷數據挖掘及信息系統建設研究[D].華北電力大學，2014.