大數據背景下電力營銷市場行業發展趨勢研究

吳普劍

（國網神農架供電公司，湖北 神農架林區 442400）

隨著社會經濟的不斷發展和科學技術的不斷進步，智能電網發展迅速，產生了大量的電量和非電量數據，并且隨著電網建設規模的不斷擴大和信息采集技術的不斷提高，電網數據增長的速度變得更快，使大數據成為一個研究的熱點問題。對大數據進行研究的目的就是充分挖掘數據之間蘊含的各種有價值的信息，從而得到價值回報。對電力企業來說，利用大數據對各個重點行業用電量的發展趨勢進行分析，可以為制定電力營銷方案提供數據支持，提高電力企業的經濟效益。鑒于此，本文對這一課題的研究具有重要的現實意義。

一、電力營銷市場行業中大數據特點以及相關性分析方法

（一）電力大數據的定義

所謂的電力大數據就是指利用各種先進的技術和方法，如數據集成管理技術、數據儲存技術、數據挖掘技術、數據計算方法等，來充分挖掘電力數據當中有價值的信息，以此來實現業務趨勢預測、營銷策略制定的目的，有利于提高電力企業經營發展的水平，大大提高企業的經濟效益。

（二）電力營銷市場行業中大數據特點

電力營銷市場當中所包含的數據主要有以下幾種類型的數據：各個行業的供售電量數據、各個用戶的供售電量數據、影響各個行業發展的各因素數據等，由此可以看出電力營銷市場涉及到的數據非常龐大，而且形式多樣，既包括歷史數據，又包括實時數據。總的來說，電力營銷市場的大數據具有大量化、速度快、類型多以及價值大的特點，準確的對電力營銷市場的大數據進行分析，充分挖掘其中有價值的信息，并準確預測各個行業的用電量發展趨勢，從而制定合理的營銷策略，使電力企業實現經濟效益最大化。

（三）相關性分析方法

為了研究各個行業用電量和各個影響因素之間的關系，本文采用的分析方法是相關性分析法，這種分析方法比較常用的兩種方法為線性相關系數和因果分析方法，但是由于因果分析方法不能對結果進行定量描述，而是只給出一些定性結論，因此，在實際的工作中，一般都是使用線性相關系數這種分析方法。

二、實例分析

（一）實例概況

本次研究選取了某個地區發展較好、用電量較大的10個行業，以這10個行業2009-2014年每個月的用電量數據為研究資料，然后分析這10個行業的發展趨勢。本文選取的這些行業是該地區的經濟支柱產業，用電的總量占到了該地區用電總量的69.8%，主要包括化學制造業、紡織行業、金屬制品行業、交通運輸行業、餐飲住宿行業、通用或專用設備制造業、非金屬礦物制品行業、批發零售行業、工藝品制造行業以及電子設備制造業。通過對這些行業用電數據的發展趨勢分析，可以掌握整個地區用電量的大體情況，同時也可以分析出各個行業的發展趨勢。

（二）主導行業發展趨勢分析

通過本文的研究和分析發現，在這10個行業當中，用電量呈上升趨勢的行業有5個，分別為化學制造行業、金屬制品行業、交通運輸行業、餐飲住宿行業、電子設備制造行業；用電量呈現下降趨勢的行業有3個，分別為通用或專用設備制造業、非金屬礦物制品行業和工藝品制造行業；用電量基本穩定的行業包括紡織行業和批發零售行業。分析出各個行業的用電量發展趨勢之后，電力企業就可以根據分析的結果來制定科學的營銷策略，重點把握那些用電量大、并且具有平穩和上升發展趨勢的行業。另外，對那些雖然用電量偏小，但是發展迅速的朝陽產業，也應該作為電力營銷的重點客戶，從而最大限度的提高電力企業的供電量，實現經濟效益最大化。

（三）相關性分析

在本次的研究當中，除了上述問題之外，還要研究一個重要的內容，即大工業用電量和內外部各種影響因素的關系。本次研究當中選取的外部因素為工業生產總值和GDP，而內部影響因素選取了10個行業中的5個行業，分別為紡織行業、金屬制品行業、交通運輸行業、餐飲住宿行業、通用或專用設備制造業，通過研究和計算得出如下結論：外部影響因素工業生產總值和GDP的相關系數分別為0.6325和0.3125，這說明外部經濟因素對大工業用電量的影響程度較輕；而部分主導行業紡織行業、金屬制品行業、交通運輸行業、餐飲住宿行業、通用或專用設備制造業和大工業用電量的相關系數分別為0.5268、0.4968、0.8653、0.5341和0.8025，顯而易見，部分主導行業對大工業用電量的影響非常明顯，具有主導地位，因此，必須將這些行業作為電力營銷的重點對象，以提高售電量，最大限度的提高電力企業的經濟效益。同時，根據線性回歸方程式還可以將大工業的用電量估算出來。

結語

總而言之，在大數據背景下，對電力營銷市場行業發展趨勢進行分析和研究具有重要的現實意義。因此，電力企業應該提高對這一工作的重視程度，利用科學的分析方法對大數據進行準確的分析，從而預測各個行業用電量發展趨勢，為制定電力營銷策略提供重要的數據支持，最大限度的提高企業的經濟效益。

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