基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電力營(yíng)銷分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

陸慧 梁林森 張秋輝

摘要 隨著現(xiàn)代企業(yè)轉(zhuǎn)型的需求，如何借助現(xiàn)代化的信息工具加快對(duì)客戶的分析，并加快企業(yè)在現(xiàn)代營(yíng)銷中營(yíng)銷對(duì)象的轉(zhuǎn)變，成為當(dāng)前思考的重點(diǎn)。本文從軟件設(shè)計(jì)的思想角度入手，在對(duì)系統(tǒng)用例進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，分別對(duì)系統(tǒng)的架構(gòu)、功能模塊等進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，從而為當(dāng)前電力營(yíng)銷的信息化提供借鑒。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 電力營(yíng)銷 分析系統(tǒng)

隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國(guó)的電力企業(yè)逐漸由生產(chǎn)型企業(yè)轉(zhuǎn)為經(jīng)營(yíng)型企業(yè)，市場(chǎng)營(yíng)銷和客戶服務(wù)成為電網(wǎng)企業(yè)當(dāng)前工作的重要方面，市場(chǎng)營(yíng)銷的概念隨之進(jìn)入了電力行業(yè)。用戶行為分析是市場(chǎng)營(yíng)銷中的重要工作，因而，用電客戶行為分析也自然而然地成為了電網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析部門的重要工作。

1 系統(tǒng)用例分析

由于電網(wǎng)公司中各個(gè)人員對(duì)電腦的了解層次不同，以及對(duì)系統(tǒng)的功能需求也存在不同，所以本文將該系統(tǒng)的整體用例圖設(shè)計(jì)為如圖1所示。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)框架主要運(yùn)用Struts（開源框架）+ Spring（設(shè)計(jì)層面框架）+Hibemate（對(duì)象關(guān)系映射框架）所組成的輕量級(jí)組合框架。其中采用開源框架提供的實(shí)現(xiàn)組件運(yùn)用于表示層，再通過java服務(wù)器頁(yè)面形式呈現(xiàn)于用戶瀏覽器上展示，以此實(shí)現(xiàn)用戶請(qǐng)求及輸入信息的接收工作，業(yè)務(wù)邏輯層將會(huì)接收到該用戶信息并進(jìn)行處理，再將處理完畢信息利用表示層傳回用戶。業(yè)務(wù)邏輯層在系統(tǒng)起到關(guān)鍵作用，負(fù)責(zé)主要核心功能的實(shí)現(xiàn)，如：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析等。系統(tǒng)的擴(kuò)展維護(hù)具體采取設(shè)計(jì)層面框架用于解耦表示層與持久層。對(duì)象關(guān)系映射框架以實(shí)現(xiàn)持久層對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問實(shí)現(xiàn)封裝，設(shè)計(jì)模式為數(shù)據(jù)訪問對(duì)象。以此完成具體業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)時(shí)通過Java的面向?qū)ο笏枷脒M(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問，進(jìn)一步簡(jiǎn)化編碼工作減輕代碼編寫工作量。

2.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)挖掘流程又分為五大功能模塊，具體為分成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析和系統(tǒng)管理。本文重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)挖掘模塊和結(jié)果分析模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了闡述。

2.2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊在系統(tǒng)功能中擔(dān)起選擇需深入處理及挖掘目前數(shù)據(jù)集的重任。該模塊在完成目標(biāo)數(shù)據(jù)的選擇后，將實(shí)現(xiàn)不同權(quán)限工作人員查看數(shù)據(jù)屬性及數(shù)據(jù)維護(hù)的工作。數(shù)據(jù)采集模塊主要由選擇數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)維護(hù)以及數(shù)據(jù)屬性查看三個(gè)功能。在系統(tǒng)工作層次中，只有管理層或是數(shù)據(jù)分析層有權(quán)利使用其全部功能，而普通職工層無(wú)法使用功能權(quán)利。在系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊扮演者極其重要的角色，該模塊可以對(duì)屬性不相同的連續(xù)值與離散值的數(shù)據(jù)集進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理。連續(xù)值與離散值不同之處在于，連續(xù)值具有忽略缺失數(shù)據(jù)、刪除負(fù)值法、用整體均值填充、用最可能值填充、回歸方法填充等;離散值則是具備忽略缺失數(shù)據(jù)、常量值填充、用整體均值填充、用最可能值填充等。連續(xù)值通常以按小數(shù)定標(biāo)法、最大值最小值方法以及Z-SCORE用于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換;離散值重點(diǎn)側(cè)重于數(shù)據(jù)泛化的方法，屬性不同設(shè)計(jì)方法也就相應(yīng)不同。而連續(xù)值比起離散值所需處理設(shè)計(jì)的工作量要少很多。

2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘模塊

在系統(tǒng)的形成中，數(shù)據(jù)挖掘模塊可以說是最為重要的部分。其主要作用于對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分、評(píng)估用戶的信用度以及預(yù)測(cè)出可能欠費(fèi)高風(fēng)險(xiǎn)客戶。主要負(fù)責(zé)于對(duì)己處理過的數(shù)據(jù)集進(jìn)行二次分析與挖掘，其也是業(yè)務(wù)邏輯目標(biāo)所體現(xiàn)的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘模塊使用全部功能的權(quán)利也僅限于管理層與數(shù)據(jù)分析層。系統(tǒng)在用戶細(xì)分上依靠聚類分析技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)，在聚類算法方面又將采取K-means算法以及層次分析法進(jìn)行計(jì)算。聚類在客戶信用度評(píng)估度功能方面也起到有效作用，可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同信用度用戶進(jìn)行評(píng)估及標(biāo)記。在此過程中也將采用K-means算法以及層次分析法進(jìn)行用戶細(xì)分，并在此基礎(chǔ)上采用分類計(jì)數(shù)的各項(xiàng)算法對(duì)系統(tǒng)新增用戶的信用等級(jí)進(jìn)行判斷，如ID3決策樹法、樸素貝葉斯分類法等，根據(jù)實(shí)際情況中不同的業(yè)務(wù)指標(biāo)，結(jié)合系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶群進(jìn)行分類及預(yù)測(cè)，以此為相關(guān)業(yè)務(wù)人員的營(yíng)銷工作提供參考。

2.2.3 基于K-means算法的模型設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)挖掘是一種被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)軟件、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能理論等多項(xiàng)新型研究領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，自身具備豐富的理論知識(shí)，值得社會(huì)各界的深入研究。由此看出，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究關(guān)系著我國(guó)各智能領(lǐng)域的發(fā)展，具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意識(shí)。就目前形式而言，數(shù)據(jù)挖掘模型就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最為直觀的研究成果。根據(jù)K口means算法的各項(xiàng)原理及特征，對(duì)客戶細(xì)分模型框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，具體K口means挖掘模型如圖2所示。

2.2.4 結(jié)果分析模塊

結(jié)果分析模塊的設(shè)計(jì)目的是為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分布、對(duì)比以及報(bào)表生成功能。其中數(shù)據(jù)分布是將系統(tǒng)不同的分類條件作為依據(jù)，如行業(yè)類別、客戶類別、供電電壓等級(jí)等，通過直觀的形式將這些不同的分類條件輸出相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)信息呈現(xiàn)于用戶前。其中，當(dāng)用戶在輸入相關(guān)的數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞或數(shù)據(jù)名稱后，系統(tǒng)會(huì)直接生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)分布地圖，然后調(diào)動(dòng)JFree Char，將結(jié)果通過瀏覽器呈現(xiàn)出來(lái)。

而對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)比來(lái)講，其主要分為信用等級(jí)對(duì)比、欠費(fèi)對(duì)比和用電量對(duì)比等，這些對(duì)比結(jié)果都是通過柱狀圖的方式展現(xiàn)出來(lái)。其具體的結(jié)果展示過程與上述的結(jié)果分析相同，都是通過數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)屬性名，然后調(diào)用JFree Char完成對(duì)結(jié)果的展示。

3 結(jié)束語(yǔ)

通過上述的研究看出，數(shù)據(jù)挖掘在電力營(yíng)銷中的作用日益凸顯出來(lái)。通過數(shù)據(jù)挖掘可極大的提高營(yíng)銷部門對(duì)數(shù)據(jù)的利用效率，從而為電力營(yíng)銷提供更多的決策參考。本文則結(jié)合上述的需求，從系統(tǒng)功能、系統(tǒng)架構(gòu)等方面對(duì)營(yíng)銷系統(tǒng)進(jìn)行了構(gòu)建，并重點(diǎn)給出了基于究K口means的電力數(shù)據(jù)挖掘模型，從而為當(dāng)前營(yíng)銷系統(tǒng)的深度構(gòu)建提供了更多的借鑒與參考。

參考文獻(xiàn)

[1]許敏，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用及發(fā)展[J].科技與企業(yè)，2015 （10）：60.

[2]雷波，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].廣東科技，2014，23 （12）：41-42.

[3]王志堅(jiān)，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的電力營(yíng)銷信息化建設(shè)分析[J]，內(nèi)蒙古電力技術(shù)，2016，34（04）：17-22.