基于决策树算法的电力客户欠费风险预测

被引：14

作者：

黄文思 ^{[1
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郝悍勇 ^{[2
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李金湖 ^{[1
]}

柯华强 ^{[1
]}

于佳琦 ^{[3
]}

王伟 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网信通亿力科技有限责任公司智能电网大数据实验室

[2] 国家电网公司

[3] 大唐(通辽)霍林河新能源有限公司

来源：

电力信息与通信技术 | 2016年 / 14卷 / 01期

关键词：

数据挖掘; 电力营销; 欠费风险; 决策树;

D O I：

10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2016.01.031

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

电网企业当前面临的客户风险主要体现在客户拖欠电费及偷窃电两方面。为降低电力客户在拖欠电费方面的风险,文章在分析了引起电力客户拖欠电费原因的基础上,深入挖掘分析客户缴费、欠费行为,设计了欠费风险识别相关的关键影响变量,运用决策树算法建立了客户欠费风险识别模型,进行客户欠费风险预测。利用该模型,针对高风险客户提前采取相应策略和措施,可改变以往事后欠费管理的被动局面,实现降低电力客户欠费风险的目的。

引用

页码：19 / 22

页数：4

共 5 条

[1] 基于改进层次分析法的电力客户欠费风险评价[J]. 刘金,刘潇潇,郭馨泽.电子世界. 2014 (19)
[2] 电力大客户电费回收风险防范体系的构建
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[J]. 内蒙古科技与经济, 2012, (24) : 121+123 - 121
[3] 对电费回收管理问题的思考
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[J]. 科学之友(B版), 2009, (02) : 72+74 - 72
[4] 数据挖掘中决策树算法的探讨
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[5] 决策树采掘技术及发展趋势
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胡宏银
王泉德
张大斌
黄浩
陆玉昌
[J]. 计算机工程, 2000, (10) : 1 - 3+35

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