【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及客户行为数据分析，具体为一种增值服务的潜在用户行为数据分析方法及系统。
技术介绍
1、随着数据科学和人工智能技术的发展，精准获客已成为现代营销的重要策略。特别是在电力行业，对用户的用电行为、需求和偏好的分析变得至关重要。传统的获客方法依赖于表面数据，如基本的用电量统计，缺乏深入的用户画像和行为分析，导致营销策略的不精准和资源的低效利用。此外，对用户满意度和投诉信息的分析通常是分散的，没有形成系统化的客户风险评估体系。因此，现有技术在客户数据综合利用、用户行为深度分析和风险评估方面存在显著不足。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有技术在客户数据综合利用、用户行为深度分析和风险评估方面存在显著不足，传统获客方法在用户深度分析和风险评估方面存在不足。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种增值服务的潜在用户行为数据分析方法，包括：采集用户数据，分析用户用电行为、用户需求和用户
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【技术保护点】
1.一种增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于：所述分析用户用电行为、用户需求和用户偏好包括，根据用户的用电量和用电成本，分析用户用电行为：
3.如权利要求2所述的增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于：所述提取用户特征标签包括，根据用户用电行为、用户需求和用户偏好的分析结果，为用户提取特征标签：
4.如权利要求3所述的增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于：所述构建用户画像包括，根据用户特征标签构建用户画像：
5.如权...
【技术特征摘要】
1.一种增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于：所述分析用户用电行为、用户需求和用户偏好包括，根据用户的用电量和用电成本，分析用户用电行为：
3.如权利要求2所述的增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于：所述提取用户特征标签包括，根据用户用电行为、用户需求和用户偏好的分析结果，为用户提取特征标签：
4.如权利要求3所述的增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于：所述构建用户画像包括，根据用户特征标签构建用户画像：
5.如权利要求4所述的增值服务的潜在用户行为数据分析方法，其特征在于：所述分析用户满意度、诉求和投诉信息包括，计算用户正面和负面情感得分的比例，分析用户满意度：
6.如权利要求5所述的增值服务的潜在用...
【专利技术属性】
技术研发人员：李翠珍，谭仲元，戴成，兰天，杜纤，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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