基于K-means聚类算法的客户背景分析_钟佳妤.pdf
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1、电子技术 第 52 卷 第 6 期(总第 559 期)2023 年 6 月 49Computer Engineering计算机工程数据,可从业务系统、互联网数据、客服系统等获取各类信息数据,由于供电企业客户数据具有保密性,不能批量获取客户数据,因此抽取业务系统部分客户数据,其余数据按照数据形态通过仿真数据代替。2.2 客户画像方法以K-means聚类算法为基础,开展电力客户聚类分析,对客户群体进行分类,得出客户画像。K-means聚类算法可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类
2、中心的距离为最小的目标,而如何确定聚类出的簇数目k是尤为重要的。本文以输入特征值之间的欧几里得距离作为相似性的评判依据,结合“先验法”“手肘法”和“轮廓系数法”等方法4确定k值。(1)方法一:“先验法”计算。“先验法”较为简单,主要凭借业务知识确定k的取值。例如客户负荷情况可分为高负荷和低负荷两种类别,可以按照k=2做聚类验证。(2)方法二:“手肘法”计算。通过“手肘法”来计算评价聚类质量有效性的指标:误差平方作者简介:钟佳妤,长沙理工大学;研究方向:信息技术应用。收稿日期:2022-09-03;修回日期:2023-06-12。摘要:阐述客户个性化、体验化、智能化的服务需求,通过构建客户多层标
3、签体系,利用K-means聚类算法将不同客户划分成不同属性的簇,对客户进行分类画像,进一步分析客户类别特征,为电力系统精准服务提供有效的支撑手段。关键词:智能技术,K-means聚类,客户画像,标签。中图分类号:TP183,TP311.13文章编号:1000-0755(2023)06-0049-03文献引用格式:钟佳妤,樊绍胜.基于k-means聚类算法的电力客户背景分析J.电子技术,2023,52(06):49-51.基于K-means聚类算法的客户背景分析钟佳妤,樊绍胜(长沙理工大学,湖南 410114)Abstract This paper describes the personali
4、zed,experiential and intelligent service needs of customers.By building a customer multi-layer label system,it uses K-means clustering algorithm to divide different customers into clusters with different attributes,classify and portrait customers,further analyze the characteristics of customer categ
5、ories,and provide effective support for accurate service of power system.Index Terms intelligent technology,K-means clustering,customer portrait,tags.Analysis of Customer Background Based on K-means Clustering AlgorithmZHONG Jiayu,FAN Shaosheng(Changsha University of Technology,Hunan 410114,China.)0
6、 引言在如今的“大数据”时代,在每个领域、行业和业务里数据已无处不在,决定着业务发展的内在价值。在竞争日趋激烈的市场环境下,全业务的竞争优劣体现在对客户的认知差异上,对客户需求的识别、对客户界面的控制、对客户行为的掌握成为电力行业发展面临的新挑战和新机遇1。当前,客户能效诊断不够准确、客户服务缺乏精准性、客户需求难以掌握,电力企业迫切需要转变营销模式,以数据驱动,构建电力客户画像,实施精准营销,满足客户降本增效诉求,切实提升客户服务体验2。1 客户标签体系 考虑供电公司实际工作需求,以研究多目标优化的客户主动服务策略及服务支撑技术为目的,建立客户画像多层标签体系3。本文根据计划应用场景及供电公
7、司的实际需求,将从客户的基本属性、电力属性、用电行为、交互行为和交费行为五个维度来构建标签体系。2 客户画像技术 2.1 客户画像分析数据来源基于电力大数据的客户画像业务所需的数据,包括个人信息、营业数据、计量数据和用电能耗50 电子技术 第 52 卷 第 6 期(总第 559 期)2023 年 6 月Computer Engineering计算机工程和(SSE),计算方法见式(1)。(1)式中,i为聚类结果中的第i类簇;k为聚类出的簇数目;Ci为第i类簇的所有数据集合;P为Ci中的任一数据元素;mi为第i类簇的数据中心。(3)方法三:“平均轮廓系数法”计算。利用“平均轮廓系数法”计算评价聚类
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