基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统和方法技术方案

本发明专利技术为基于现场抢修工单的客户满意度分析系统和方法，其系统包括数据预处理模块、指标体系构建模块、模型构建模块和分析决策模块。数据预处理模块对抢修工单进行预处理；指标体系构建模块在原有满意率计算公式基础上，计算相应衍生指标形成满意度分析体系；模型构建模块构建随机森林模型，完善满意度分析体系；分析决策模块根据模型预测结果对客户诉求进行全面感知，多维度分析影响现场抢修客户满意度的因素，为决策提供数据支撑。本发明专利技术系统采用基于现场抢修工单进行挖掘分析，尤其针对在实际业务中占比高达30％的未评价工单进行预测，解决了客户诉求感知不全面的问题，支撑服务管理决策，提升供电服务品质，提高客户满意度。

【技术实现步骤摘要】
基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统和方法
本专利技术属于电网信息化领域，具体为基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统和方法。
技术介绍
随着“互联网+”新业态的发展，持续推进“互联网+营销服务”电力新服务创新实践，强化线上渠道建设，加快营业厅智能化升级，已成为企业提供服务的发展趋势。为此，利用大数据、云计算、物联网和移动互联等新技术推动智能电网，可带来提质增效的变化。服务正逐步成为企业的核心竞争力，对服务满意度的调查也成为企业发现服务问题，提升服务质量的重要手段。然而，传统满意度调查是通过抽样调研来实现，从管理提升的角度看，其数据获取周期受限制，时间相对滞后，而且调研成本较高；同时，抽样调研受样本影响大，存在调研结果与实际情况偏差的风险。如何高效、准确地得到用户满意度调查，并分析用户不满意的原因，成为当前的服务难题。可见，现有技术需要更多的人力成本实现客户满意度的测评，且随着数据维度的增多、数据量的不断增大、多维数据的不断产生，大大增加了满意度测评的整体难度和工作量，提高了测评及分析的成本。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统和方法，以解决现有满意度测评无法高效、准确感知客户诉求，并无法深度分析客户诉求不满的真实原因，而导致的服务成本较高且服务质量不佳的问题。为此，本专利技术的分析系统采用如下技术方案：基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统，包括：数据预处理模块，用于对抢修工单进行预处理，包括数据清洗、数据规约、数据异常值修复、数据缺失值填补；指标体系构建模块，根据数据预处理模块的预处理结果，将电力客户满意度评价与具体业务过程相联系，根据业务实际情况构造全面刻画现场抢修工作质量和效率的衍生指标，并形成满意度分析指标体系；模型构建模块，用于根据满意度分析指标体系构建抢修工单的多维度宽表数据，构建随机森林模型对客户意见中未评价部分进行预测；分析决策模块，用于根据模型预测结果对客户诉求进行全面感知，多维度分析影响现场抢修客户满意度的因素，为决策提供数据支撑。本专利技术基于现场抢修工单的电力客户满意度分析方法，包括以下步骤：S301、对抢修工单进行预处理，包括数据清洗、数据规约、数据异常值修复、数据缺失值填补；S302、根据预处理结果，将电力客户满意度评价与具体业务过程相联系，根据业务实际情况构造全面刻画现场抢修工作质量和效率的衍生指标，并形成满意度分析指标体系；S303、根据满意度分析指标体系构建抢修工单的多维度宽表数据，构建随机森林模型对客户意见中未评价部分进行预测；S304、根据模型预测结果对客户诉求进行全面感知，多维度分析影响现场抢修客户满意度的因素，为决策提供数据支撑。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点及有益效果：基于现场抢修工单进行挖掘分析，尤其针对在实际业务中占比高达30％的未评价工单进行预测；在原有满意率计算公式基础上，计算相应衍生指标形成满意度分析体系，构建随机森林模型，完善满意度分析体系，解决了客户诉求感知不全面的问题，支撑服务管理决策，提升供电服务品质，提高客户满意度。本专利技术未评价工单指客户未进行相应评价的工单，现有技术由于缺少了30％的未评价工单对应的数据，因而客户满意度分析方法中对客户诉求的感知是不全面的，因此满意度分析的结果不准确，未能全面反映客户的满意度分布情况。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一种实施例中基于现场抢修工单的客户满意度分析系统的结构示意图；图2是Bagging算法的示意图；图3是本专利技术一种实施例中基于现场抢修工单的客户满意度分析方法的流程图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和有点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1本实施例公开了基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统，请参见图1，该系统包括数据预处理模块100、指标体系构建模块200、模型构建模块300、分析决策模块400。本实施例的分析系统可评价抢修工单满意程度，在对所涉及的工单数据进行深入挖掘之前，先通过数据预处理模块对数据的探索分析、数据异常值的修复、数据缺失值的填补，以及通过指标体系构建模块对衍生指标的构造，为后续模型构建提供数据基础，再通过分析决策模块全面感知客户诉求。本实施例的分析系统以现场抢修工单为数据基础，参考国网业务支持系统中抢修相关工单内容，并结合95598工单表、抢修过程表、部门扩展表、抢修单扩展表、抢修单统计信息表、抢修派工信息表、抢修队伍班组信息表、未完成抢修表、抢修过程详情表等全方位数据，通过数据预处理模块，从抢修的及时性、人员服务态度、各个地市满意度分布情况等多方面分析现场抢修工作现状；指标体系构建模块在原有满意率计算公式基础上，结合上述多个维度构建衍生指标，包括：人员态度、停电信息通知及时性、通知抢修速度、到场速度、抢修速度、承诺到场时间完成情况、报修内容的关键词提取及分组统计，形成满意度分析指标体系；在此基础上，模型构建模块将客户意见已知的样本按照7：3的比例划分为训练集与测试集，其中训练集共有样本204005个，测试集样本87431个，用训练集构建含有5000棵决策树的随机森林回归模型；利用随机森林回归模型对实际业务中占比高达30％的不评价工单进行预测，完善满意度分析指标体系，解决客户诉求感知不全面的问题，支撑服务管理决策，提升供电服务品质，提高客户整体满意度。在本实施例的实施过程中，数据预处理模块对现场抢修工单进行数据清洗、数据规约、异常值处理、缺失值处理；指标体系构建模块将电力客户满意度评价与具体业务过程相联系，根据业务实际情况构造全面刻画现场抢修工作质量和效率的满意度分析指标体系，对现场抢修工作进行全面衡量，并应用于后续模型构建；模型构建模块根据所构建的满意度分析指标体系，并结合抢修工单的多维度宽表数据，对客户意见中不评价部分进行预测，用于对客户诉求的全面感知，从而深入分析客户满意度的因素，并为后续决策提供相应的数据支撑；分析决策模块，根据模型预测结果，对现场抢修满意度的因素进行多维分析，对后续业务部门的相关工作进行决策支撑。数据预处理模块100对现场抢修工单进行数据探索分析、数据异常值修复、缺失值填补等处理，具体包括客户意见修复及一般化处理、人员态度处理、停电信息通知及时性处理、通知速度处理、到场速度处理、修复速度处理、报修内容处理，以及各个字段的缺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统，其特征在于，包括：/n数据预处理模块，用于对抢修工单进行预处理，包括数据清洗、数据规约、数据异常值修复、数据缺失值填补；/n指标体系构建模块，根据数据预处理模块的预处理结果，将电力客户满意度评价与具体业务过程相联系，根据业务实际情况构造全面刻画现场抢修工作质量和效率的衍生指标，并形成满意度分析指标体系；/n模型构建模块，用于根据满意度分析指标体系构建抢修工单的多维度宽表数据，构建随机森林模型对客户意见中未评价部分进行预测；/n分析决策模块，用于根据模型预测结果对客户诉求进行全面感知，多维度分析影响现场抢修客户满意度的因素，为决策提供数据支撑。/n

【技术特征摘要】
1.基于现场抢修工单的电力客户满意度分析系统，其特征在于，包括：
数据预处理模块，用于对抢修工单进行预处理，包括数据清洗、数据规约、数据异常值修复、数据缺失值填补；
指标体系构建模块，根据数据预处理模块的预处理结果，将电力客户满意度评价与具体业务过程相联系，根据业务实际情况构造全面刻画现场抢修工作质量和效率的衍生指标，并形成满意度分析指标体系；
模型构建模块，用于根据满意度分析指标体系构建抢修工单的多维度宽表数据，构建随机森林模型对客户意见中未评价部分进行预测；
分析决策模块，用于根据模型预测结果对客户诉求进行全面感知，多维度分析影响现场抢修客户满意度的因素，为决策提供数据支撑。


2.根据权利要求1所述的电力客户满意度分析系统，其特征在于，数据预处理模块的预处理包括客户意见修复处理、人员态度处理、停电信息通知及时性处理、通知速度处理、到场速度处理、修复速度处理、报修内容处理，以及各个字段的缺失值修复处理。


3.根据权利要求1所述的电力客户满意度分析系统，其特征在于，数据异常值修复包括对客户意见的修复，修复过程包括：用抢修单关联工单表，再利用工单表中的客户意见对抢修单中的客户意见进行修复补充；根据抢修单中客户意见的关键词对客户意见进行归一化处理；根据数据中挖掘的业务逻辑，当客户意见为空，且抢修单状态不是已归档，但故障内容中包含归档字样的工单，认为其客户意见为满意，并对相关工单中客户意见进行修复。


4.根据权利要求1所述的电力客户满意度分析系统，其特征在于，数据缺失值填补为在数据探索过程中，对取值为空的字段进行填补，根据各指标中不同的取值对满意度的贡献程度，利用贡献程度最大的取值对各个字段空值进行填补；对于承诺到达时间，利用均值对其空值进行修复；所述字段包括所属地市名称、是否确认故障点、是否包含重要客户、故障信息、故障设备产权、处理结果、是否跳闸。


5.根据权利要求1所述的电力客户满意度分析系统，其特征在于，所构建的满意度分析指标体系，其数据维度包括：所属地市名称、是否电网故障、是否确认故障点、是否包含重要客户、抢修单状态、故障信息、故障设备产权、处理结果、是否跳闸、通知抢修时间、到达抢修现场时间、修复过程时间、承诺到达时间、通知抢修时间范围、到达抢修现场时间范围、修复过程时间范围、客户意见、是否超时、停电信息通知及时性、工单编号及类型、报修内容关键词提取及...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈素琴，成强，赵军辉，李昌福，
申请(专利权)人：佰聆数据股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44