用于电力营销的产权变更用电客户定位方法技术

用于电力营销的产权变更用电客户定位方法，涉及一种产权变更用电客户预测方法。目前存在较多客户已经办理了产权变更，但是未在电力系统办理过户手续，导致电力系统部分客户基础信息不准确，存在潜在投诉风险和精准营销业务实施风险。本发明专利技术包括步骤：指标初选；指标分析；指标确定；潜在产权变更用电客户预测模型构建；根据确定的潜在产权变更用电客户预测模型，进行潜在产权变更用电客户预测结果输出，定位潜在产权变更用电客户。本技术方案挖掘潜在过户客户，核查客户基础信息，提高基础信息准确率，对降低客户投诉率，提高客户满意度，实现精准电费电量短信推送、停电通知、渠道推广。

【技术实现步骤摘要】
用于电力营销的产权变更用电客户定位方法
本专利技术涉及一种产权变更用电客户预测方法，尤其涉及用于电力营销的产权变更用电客户定位方法。
技术介绍
随着新电改和售电侧市场化的推近，基于数据的用户信息价值重要性日渐体现，着眼于电力企业营销服务理念，完善针对客户的精准化评价模式及营销策略，从“客户需求导向”转向“客户体验导向”现代营销服务模式已经成为当务之急。对于供电企业而言：准确定位客户，实现企业精准化、差异化的服务，将会对提升供电服务质量，辅助精益运营带来质的飞跃。结合具体业务了解到，目前存在较多客户已经办理了产权变更，但是未在电力系统办理过户手续，导致电力系统部分客户基础信息不准确，存在潜在投诉风险和精准营销业务实施风险。挖掘潜在过户客户，核查客户基础信息，提高基础信息准确率，对降低客户投诉率，提高客户满意度，实现精准电费电量短信推送、停电通知、渠道推广，具有非常重要的意义。同时可以让业务流程优化的工作成果得到全面应用，实现集约效率与用户感知的最优平衡。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供用于电力营销的产权变更用电客户定位方法，以目的。为此，本专利技术采取以下技术方案。用于电力营销的产权变更用电客户定位方法，其包括以下步骤：1)指标初选，根据产权变更业务调研结果，获取建模所需目标数据群，并对获取的数据进行数据的预处理，初步选取建模指标；从基础信息、交费行为、用电特征三个维度提炼出7个指标进行模型构建，分别为城乡类别、户龄、联系信息是否变化、收款部门是否变化、交费方式是否变化、过户前3个月用电量、过户前后电量最大波动；2)指标分析201)收款部门、交费方式、联系信息变化情况分析将产权变更用电客户与普通用电客户在时间节点前后三个月内的收款部门、交费方式以及联系信息发生变化的客户占比进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户对应指标的差别程度；202)过户前后用电量分析将产权变更用电客户与普通用电客户的过户前3个月用电量连续为0的客户占比、过户后3个月用电量连续为0的客户占比以及过户前后3个月用电量连续为0的客户占比进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户对应指标的差别程度，找出产权变更客户的空窗期特征；203)户龄分析将产权变更用电客户与普通用电客户的平均户龄进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户平均户龄的差别程度；3)指标确定根据指标分析结果对初选指标进行调整，选择产权变更用电客户与普通用电客户差别程度大于设定值的对应指标为确定指标，确定最终建模指标；4)潜在产权变更用电客户预测模型构建401)根据确定的建模指标，随机筛选样本集中一部分作为训练集，另一部分作为测试集，利用Logistic逻辑回归算法，构建潜在产权变更用电客户预测模型；402)输出模型，基于Logistic逻辑回归算法，对训练集进行训练和学习生成潜在产权变更用电客户预测模型系数结果并获得各指标对模型的影响程度及预测混淆矩阵；403)根据训练集模型预测结果，将模型应用到测试集上进行模型测试，判断训练集和测试集的预测效果是否达到了理想效果，若是，则确定该模型为潜在产权变更用电客户预测模型，否则，返回步骤1)重新调整数据和指标进行模型的构建；5)根据确定的潜在产权变更用电客户预测模型，进行潜在产权变更用电客户预测结果输出，定位潜在产权变更用电客户。本技术方案基于营销业务系统、用电信息采集系统中的明细数据，结合95598工单、一体化交费平台数据，对已发生过户行为的用户进行特征分析，从基础信息和交费行为、用电特征三大维度出发，提炼相关影响指标，进而建立逻辑回归模型，通过模型拟合的参数可以提炼发生产权变更潜力高的用户的一些特征，最后实例验证该预测模型的有效性，分析验证潜在电力过户客户，若实际已发生产权变更，则可提醒其办理电力过户手续，更新基础信息。若实际未发生产权变更，可确认其是否具有过户意向，告知其办理过户相关流程和便捷渠道，提醒其在产权过户同时办理电力过户流程。作为优选技术手段：步骤401)中，Logistic函数公式为：其中e是自然对数，z为曲线的陡度，对于线性分类的情况，其边界形式如下：其中θ0是常数，θ1,θ2,...θn指变量的系数，x1,x2,...xn是具体变量，其中，变量为能够影响用户过户潜力预测结果的具体用电指标，包括城乡类别、户龄、用电类别、交费方式；结合(1)、(2)式构造的预测函数为：其中g(θTx)＝g(z)，g(θTx)为是否过户的两个结果，是则取1的概率，否则取0的概率，因此上式又可以转化为：P(y＝1|x；θ)＝hθ(x)(4)P(y＝0|x；θ)＝1-hθ(x)(5)式(4)、(5)式综合起来为：P(y|x；θ)＝(hθ(x))y(1-hθ(x))1-y(6)对(6)式取对数，可推导最大似然估计Cost函数为：这儿Cost损失函数用了最大似然估计，因此Cost值越小，函数越收敛，对模型的估计效果越好；求Cost函数的最小值使用梯度下降法，根据梯度下降法可得θ的更新过程：通过梯度下降法，(7)式可以写成：由(9)式可知，当Cost最小时，即为残差(hθ(x(i))-y(i))和最小，整个模型函数与实际结果拟合效果最好。作为优选技术手段：在步骤402)中，生成的模型包括：A)z(x)＝-3.165-0.594*收款部门是否变化+6.183*联系方式是否变化+3.873*前3个月电量是否为0+0.753*户龄是否小于15年-0.417*城乡类别-0.636*交费方式是否发生变化；若则认为是产权变更用电客户；若则认为是非产权变更用电客户。作为优选技术手段：在步骤401)中，随机筛选样本集中70％作为训练集，30％作为测试集。作为优选技术手段：在步骤4)中，增加房屋所在区域位置的模型参数，根据房屋所在区域位置结合各区域实际发展情况进行进一步分析，以提高模型的准确率和召回率。作为优选技术手段：在步骤5)中，对潜在产权变更用电客户结合产权变更客户实际情况进行确认，对确认产权变更客户生成特征标签，利用衍生标签信息，以为精准营销活动做支撑。有益效果：本技术方案基于营销业务系统、用电信息采集系统中的明细数据，结合95598工单、一体化交费平台数据，对已发生过户行为的用户进行特征分析，从基础信息和交费行为、用电特征三大维度出发，提炼相关影响指标，挖掘潜在过户客户，核查客户基础信息，提高基础信息准确率，对降低客户投诉率，提高客户满意度，实现精准电费电量短信推送、停电通知、渠道推广，具有非常重要的意义。同时可以让业务流程优化的工作成果得到全面应用，实现集约效率与用户感知的最优平衡。附图说明图1是本专利技术流程图。图2是本专利技术收款部门、交费方式、联系信息变化情况图。图3是本专利技术过户前后用电量分析图。图4是本专利技术用电客户户龄分析图。图5是本专利技术变量重要性结果图。具体实施方式以下结合说明书附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明。如图1所示，本专利技术包括以下步骤：1)指标初选，根据产权变更业务调研结果，获取建模所需目标数据群，并对获取的数据进行数据的预处理，初步选取建模指标；从基础信息、交费行为、用电特征三个维度提炼出7个指标进行模型构建，分别为城乡类别、户龄、联系信息是否变化、收款部门本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于电力营销的产权变更用电客户定位方法，其特征在于：包括以下步骤：1)指标初选，根据产权变更业务调研结果，获取建模所需目标数据群，并对获取的数据进行数据的预处理，初步选取建模指标；从基础信息、交费行为、用电特征三个维度提炼出7个指标进行模型构建，分别为城乡类别、户龄、联系信息是否变化、收款部门是否变化、交费方式是否变化、过户前3个月用电量、过户前后电量最大波动；2)指标分析201)收款部门、交费方式、联系信息变化情况分析将产权变更用电客户与普通用电客户在时间节点前后三个月内的收款部门、交费方式以及联系信息发生变化的客户占比进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户对应指标的差别程度；202)过户前后用电量分析将产权变更用电客户与普通用电客户的过户前3个月用电量连续为0的客户占比、过户后3个月用电量连续为0的客户占比以及过户前后3个月用电量连续为0的客户占比进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户对应指标的差别程度，找出产权变更客户的空窗期特征；203)户龄分析将产权变更用电客户与普通用电客户的平均户龄进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户平均户龄的差别程度；3)指标确定根据指标分析结果对初选指标进行调整，选择产权变更用电客户与普通用电客户差别程度大于设定值的对应指标为确定指标，确定最终建模指标；4)潜在产权变更用电客户预测模型构建401)根据确定的建模指标，随机筛选样本集中一部分作为训练集，另一部分作为测试集，利用Logistic逻辑回归算法，构建潜在产权变更用电客户预测模型；402)输出模型，基于Logistic逻辑回归算法，对训练集进行训练和学习生成潜在产权变更用电客户预测模型系数结果并获得各指标对模型的影响程度及预测混淆矩阵；403)根据训练集模型预测结果，将模型应用到测试集上进行模型测试，判断训练集和测试集的预测效果是否达到了理想效果，若是，则确定该模型为潜在产权变更用电客户预测模型，否则，返回步骤1)重新调整数据和指标进行模型的构建；5)根据确定的潜在产权变更用电客户预测模型，进行潜在产权变更用电客户预测结果输出，定位潜在产权变更用电客户。...

【技术特征摘要】
1.用于电力营销的产权变更用电客户定位方法，其特征在于：包括以下步骤：1)指标初选，根据产权变更业务调研结果，获取建模所需目标数据群，并对获取的数据进行数据的预处理，初步选取建模指标；从基础信息、交费行为、用电特征三个维度提炼出7个指标进行模型构建，分别为城乡类别、户龄、联系信息是否变化、收款部门是否变化、交费方式是否变化、过户前3个月用电量、过户前后电量最大波动；2)指标分析201)收款部门、交费方式、联系信息变化情况分析将产权变更用电客户与普通用电客户在时间节点前后三个月内的收款部门、交费方式以及联系信息发生变化的客户占比进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户对应指标的差别程度；202)过户前后用电量分析将产权变更用电客户与普通用电客户的过户前3个月用电量连续为0的客户占比、过户后3个月用电量连续为0的客户占比以及过户前后3个月用电量连续为0的客户占比进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户对应指标的差别程度，找出产权变更客户的空窗期特征；203)户龄分析将产权变更用电客户与普通用电客户的平均户龄进行对比分析，得到产权变更客户与普通用电客户平均户龄的差别程度；3)指标确定根据指标分析结果对初选指标进行调整，选择产权变更用电客户与普通用电客户差别程度大于设定值的对应指标为确定指标，确定最终建模指标；4)潜在产权变更用电客户预测模型构建401)根据确定的建模指标，随机筛选样本集中一部分作为训练集，另一部分作为测试集，利用Logistic逻辑回归算法，构建潜在产权变更用电客户预测模型；402)输出模型，基于Logistic逻辑回归算法，对训练集进行训练和学习生成潜在产权变更用电客户预测模型系数结果并获得各指标对模型的影响程度及预测混淆矩阵；403)根据训练集模型预测结果，将模型应用到测试集上进行模型测试，判断训练集和测试集的预测效果是否达到了理想效果，若是，则确定该模型为潜在产权变更用电客户预测模型，否则，返回步骤1)重新调整数据和指标进行模型的构建；5)根据确定的潜在产权变更用电客户预测模型，进行潜在产权变更用电客户预测结果输出，定位潜在产权变更用电客户。2.根据权利要求1所述的用于电力营销的产权变更用电客户定位方法，其特征在于：步骤401)中，Logistic函数公式为：其中e是自然对数，z为曲线的陡度，对于线性分类的情况，其边界形式如下：其中θ0是常数，θ1,θ2,......

【专利技术属性】
技术研发人员：涂莹，侯素颖，欧阳柳，丁麒，王州波，罗飞鹏，王庆娟，赵融融，张一池，叶珺歆，程清，周斌，林森，王长江，王海波，骆希，梁玉洁，沈然，颜拥，吕诗宁，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33