一种电力客户多次来电服务风险预警的方法技术

本发明专利技术涉及一种电力客户多次来电服务风险预警的方法，其实现过程为：首先获取95598业务来电工单数据；对每一客户的来电工单数据进行分析；通过使用XGBoost与Logistic回归建模，来提前预测用户在未来三天内再次来电的概率，对再次来电概率较高的客户进行事前预警。本发明专利技术的一种多次来电服务风险预警方法与现有技术相比，能够减少服务风险事件、精准定位风险发生原因、增加电力客服中心对客户投诉的预警能力、显著提高服务响应速度，为电力客服中心降低服务成本、提升企业管理水平提供技术保证。证。证。

【技术实现步骤摘要】
一种电力客户多次来电服务风险预警的方法

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[0001]本专利技术涉及大数据分析技术，具体涉及一种电力客户多次来电服务风险预警的方法。

技术介绍
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[0002]随着国民经济平稳快速的发展，居民素质显著提升，对用电方面的服务有了更高的要求，在目前信息交流渠道多样化、便捷化的情况下，电力客户已经习惯于通过95598服务热线来反映客户诉求。同时，居民维权意识增强，在客户多次反映同一问题后仍未达到客户预期时，就会转为通过投诉解决自身问题，存在较大的服务风险隐患。经分析，在升级投诉中，有90％左右都是多次来电。因此管控多次来电对防控投诉升级、预防服务风险的发生有重要作用。
[0003]目前多次来电服务风险管控工作在事前预警、事中定位、事后分析方面存在一定缺陷，主要体现在：
[0004]事前预判难：服务风险发生一起应对一起，未对可能再次来电，进而引发服务风险的原因进行分析判断，难以在事前规避，对客户感知提升效果有限。
[0005]事中定位难：发生服务风险的客户信息具有多渠道、多维度的特点，只凭单一渠道、单一维度的信息，不足以支撑风险发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力客户多次来电服务风险预警的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取95598工单来电数据；步骤2：对工单来电数据集进行分析；具体过程如下：步骤2.1：确定近30天为建模时间窗口，获取95598客户在建模时间窗口的工单来电数据；步骤2.2：对以上数据进行异常数据剔除、异常数据平均值补齐预处理，得到处理后的客户数据；步骤2.3：构建模型基础特征；具体包括：最近一次工单状态、最近一次来电与上一次来电时间差、最近一次来电时间段、15天内来电通话时长、15天天来电工作时长、15天内工单派发次数、15天内工单立即完结次数、15天内催办次数、15天内来电工单类型风险评分、15天内13时
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18时来电次数、15天内19时
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22时来电次数、15天内23时
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次日6时来电次数、15天内7时
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12时来电次数、15天内来电触发关键词次数、15天内故障报修类型来电次数、15天内投诉类型来电次数、15天内综合业务类型来电次数、7天内是否再次来电；步骤2.4：针对预处理后的来电工单数据及产生风险原因进行数据建模分析：步骤2.4.1：使用设置好的XGBoost模型参数(n_estimators＝100，learning_rate＝0.05)进行Boosting(提升)算法训练，每一个叶子节点的输出组成组合特征向量；具体过程如下：Boosting(提升)算法：给定输入向量x和输出变量y组成的若干训练样本；D＝{(x1，y1)，(x2，y2)，...，(X
n
，y
n
)}目标是找到一个近似函数其中：系数α
m
为各个弱学习器的权重，h
m
(x)为弱学习器，m＝1,2,3
……
,M使得损失函数最小；构造的新组合特征向量是取值0/1的，向量的每个元素对应于Xgboost模型中树的叶子结点；当一个样本点通过某棵树最终落在这棵树的一个叶子结点上，那么在新特征向量中这个叶子结点对应的元素值为1，而这棵树的其他叶子结点对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳艳，曾玲丽，门萍，张劭韡，李晓群，万祺兰，虞云飞，居强，严佳梅，盛平，夏阳，房华，
申请(专利权)人：国家电网有限公司客户服务中心，
类型：发明
国别省市：