电力营销数据分析系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及一种电力营销数据分析系统和方法。系统包括依次连接的数据采集模块、数据过滤模块、数据库模块、数据筛选模块、数据分析模块、可视化模块以及与数据库模块相连接的信息管理模块。方法包括为：利用数据采集模块采集电力营销业务数据；利用数据过滤模块对电力营销业务数据进行过滤；利用数据库模块将过滤后的电力营销业务数据与电力用户的用电信息数据进行关联后存储；利用数据筛选模块对数据库模块中存储的数据进行筛选；利用数据分析模块对数据筛选模块筛选后的数据进行分析并得到分析结果；利用可视化模块而可视化展示分析结果。本发明专利技术能够提升数据分析准确性和有效性，提升分析结果利用效率。提升分析结果利用效率。提升分析结果利用效率。

【技术实现步骤摘要】
电力营销数据分析系统和方法


[0001]本专利技术属于电力营销
，具体涉及一种电力营销数据分析系统和方法。

技术介绍

[0002]传统的人工沟通管理方式已经落后，无法适应企业高速运转的需要，其次在技术手段上，对于数据信息的采集需要有更加先进的手段作为支撑。随着互联网技术的高度发达，信息化技术已经在电力营销上有着非常多的运用，但是目前的很多数据分析仅仅是自身业务层面的需求，没有对数据有系统性的整合和分析。
[0003]当前，售电公司的出现，交易方式将逐步升级，出现电网+互联网+信用+期货+零售+批发等多种灵活、自主的交易方式，导致电力企业在开拓售电市场、防范经营风险等方面面临的压力与日俱增，同时面临着优质客户减少、市场份额下降及优质人才流失的严峻挑战，尤其对营销服务业务提出了更高的要求和新的挑战。因此，如何合理有效的利用电力营销数据变得尤为重要。
[0004]目前，电力营销数据日益呈现出数量大、更新速度快和形式多样化的特点。电力大数据的特征主要为：数据量大(Volume)，这是电力大数据的一个重要特征，随着电力信息化建设的不断推进，电力数据的增长速度和规模已远超出电力企业的预期；类型多(Variety)，是指电力大数据包含各种各样的数据类型，如结构化、半结构化和非结构化数据；速度快 (Velocity)，是指对电力大数据的采集处理和加工分析的速度。有价值(Value)，是指电力数据当中包含有很多有价值的信息。
[0005]传统的电力营销系统仅仅局限于业务处理阶段，因此相对比较单一，电力营销的数据信息收集管理人员无法将相对孤立的数据建立起数据与环境、用户等的关联性，从而对数据的分析和挖掘能力明显不足。并且传统的电力营销系统无法整合多渠道、多样性和海量的数据进行统计分析。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种能够提升数据分析准确性和有效性，提升分析结果利用效率的电力营销数据分析系统及其采用的电力营销数据分析方法。
[0007]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0008]一种电力营销数据分析系统，包括：
[0009]信息管理模块，所述信息管理模块用于管理和存储电力用户的用电信息数据；
[0010]数据采集模块，所述数据采集模块用于采集电力营销业务数据；
[0011]数据过滤模块，所述数据过滤模块用于对所述电力营销业务数据进行过滤；
[0012]数据库模块，所述数据库模块用于将过滤后的所述电力营销业务数据与所述电力用户的用电信息数据进行关联后存储；
[0013]数据筛选模块，所述数据筛选模块用于对所述数据库模块中存储的数据进行筛选；
[0014]数据分析模块，所述数据分析模块用于对所述数据筛选模块筛选后的数据进行分析并得到分析结果；
[0015]可视化模块，所述可视化模块用于可视化展示所述分析结果；
[0016]所述数据采集模块、所述数据过滤模块、所述数据库模块、所述数据筛选模块、所述数据分析模块、所述可视化模块依次连接，所述信息管理模块与所述数据库模块相连接。
[0017]一种电力营销数据分析方法，采用前述的电力营销数据分析系统实施，其包括以下步骤：
[0018]步骤1：利用所述数据采集模块采集电力营销业务数据；
[0019]步骤2：利用所述数据过滤模块对所述电力营销业务数据进行过滤；
[0020]步骤3：利用所述数据库模块将过滤后的所述电力营销业务数据与所述信息管理模块中管理和存储的所述电力用户的用电信息数据进行关联后存储，形成数据库；
[0021]步骤4：输入查询范围，利用所述数据筛选模块对所述数据库模块中存储的数据进行筛选；
[0022]步骤5：利用所述数据分析模块对所述数据筛选模块筛选后的数据进行分析并得到分析结果；
[0023]步骤6：利用所述可视化模块而可视化展示所述分析结果。
[0024]所述电力用户的用电信息数据包括用户信息、角色信息和片区信息。
[0025]所述电力营销业务数据包括合同数据、租约数据、电费数据、基站数据和电表数据。
[0026]所述步骤2中，所述数据过滤模块利用空值、重复值、值域和字典项的条件对所述电力营销业务数据进行过滤。
[0027]所述步骤4中，所述数据筛选模块利用低密度区域分割、高密度区域分割以及数据聚类而对所述数据库模块中存储的数据进行筛选，筛选出与查询范围相关度最高的数据集。
[0028]所述步骤4包括以下子步骤：
[0029]子步骤4
‑
1：通过低密度区域分割表达式分割所述数据库中与所述查询范围相关联的所有所述电力营销业务数据；
[0030]子步骤4
‑
2：利用高密度区域分割表达式分割经低密度区域分割后的数据；
[0031]子步骤4
‑
3：综合分析所述低密度区域表达式和所述高密度区域分割表达式，利用聚类公式对所述电力营销业务数据进行聚类，从而筛选出与查询范围相关度最高的数据集。
[0032]所述低密度区域表达式为：n
d
＝(v
‑
b1)n
r
，其中，n
d
表示低密度区域分割后的数据，v 表示所述电力营销业务数据所属空间的数目，b1表示在低密度下所述电力营销业务数据的对象子区域空间，n
r
表示所述电力营销业务数据所处节点的值域；
[0033]所述高密度区域分割表达式为：其中，n
g
表示高密度区域分割后的数据，δ表示高密度的属性值，表示低密度的属性值，a1表示在高密度下所述电力营销业务数据的对象子区域空间；
[0034]所述聚类公式为：n
i
＝p(n
d
+n
g
)i，其中，n
i
表示聚类后的数据，i表示所处理的所述
电力营销业务数据，p表示假设检验的概率参数。
[0035]所述步骤5中，所述数据分析模块通过多元线性回归模型对对所述数据筛选模块筛选后的数据进行分析并得到所述分析结果。
[0036]所述步骤6中，所述可视化模块利用直方图、折线图、面积图和/或表格展示所述分析结果。
[0037]由于上述技术方案运用，本专利技术与现有技术相比具有下列优点：本专利技术能够提升数据分析准确性和有效性，提升分析结果利用效率。
附图说明
[0038]附图1为本专利技术的电力营销数据分析系统的框图。
具体实施方式
[0039]下面结合附图所示的实施例对本专利技术作进一步描述。
[0040]实施例一：如附图1所示，一种电力营销数据分析系统，包括信息管理模块、数据采集模块、数据过滤模块、数据库模块、数据筛选模块、数据分析模块和可视化模块。数据采集模块、数据过滤模块、数据库模块、数据筛选模块、数据分析模块、可视化模块依次连接，信息管理模块与数据库模块相连接。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力营销数据分析系统，其特征在于：所述电力营销数据分析系统包括：信息管理模块，所述信息管理模块用于管理和存储电力用户的用电信息数据；数据采集模块，所述数据采集模块用于采集电力营销业务数据；数据过滤模块，所述数据过滤模块用于对所述电力营销业务数据进行过滤；数据库模块，所述数据库模块用于将过滤后的所述电力营销业务数据与所述电力用户的用电信息数据进行关联后存储；数据筛选模块，所述数据筛选模块用于对所述数据库模块中存储的数据进行筛选；数据分析模块，所述数据分析模块用于对所述数据筛选模块筛选后的数据进行分析并得到分析结果；可视化模块，所述可视化模块用于可视化展示所述分析结果；所述数据采集模块、所述数据过滤模块、所述数据库模块、所述数据筛选模块、所述数据分析模块、所述可视化模块依次连接，所述信息管理模块与所述数据库模块相连接。2.一种电力营销数据分析方法，采用如权利要求1所述的电力营销数据分析系统实施，其特征在于：所述电力营销数据分析方法包括以下步骤：步骤1：利用所述数据采集模块采集电力营销业务数据；步骤2：利用所述数据过滤模块对所述电力营销业务数据进行过滤；步骤3：利用所述数据库模块将过滤后的所述电力营销业务数据与所述信息管理模块中管理和存储的所述电力用户的用电信息数据进行关联后存储，形成数据库；步骤4：输入查询范围，利用所述数据筛选模块对所述数据库模块中存储的数据进行筛选；步骤5：利用所述数据分析模块对所述数据筛选模块筛选后的数据进行分析并得到分析结果；步骤6：利用所述可视化模块而可视化展示所述分析结果。3.根据权利要求2所述的电力营销数据分析方法，其特征在于：所述电力用户的用电信息数据包括用户信息、角色信息和片区信息。4.根据权利要求2所述的电力营销数据分析方法，其特征在于：所述电力营销业务数据包括合同数据、租约数据、电费数据、基站数据和电表数据。5.根据权利要求2所述的电力营销数据分析方法，其特征在于：所述步骤2中，所述数据过滤模块利用空值、重复值、值域和字典项的条件对所述电力营销业务数据进行过滤。6.根据权利要求2所述的电力营销数据分析方法，其特征在于：所述步骤4中，所述数据筛选...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹骏，沈秋英，张恒超，王之阳，庄文兵，朱君妍，王波，刘柳，曲照言，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司，
类型：发明
国别省市：