【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法。
技术介绍
1、随着互联网技术的发展，越来越多的机构采用互联网技术实现能源系统的智能化、数字化和高效化管理。现在能源系统面临企业思维和互联网思维的碰撞、新型业务与存量业务的融合、传统架构向新型架构的演进、局部物联向泛在物联延伸等复杂态势，急需建立一个具有稳定的核心能力、灵活的扩展能力、敏捷的交付能力的能源互联网营销服务系统，以此应对客户多变的需求。
2、对能源互联网营销服务系统进行数据采集能够对机构营销策略效果进行评估，为机构提供业务决策支持。但这些数据在采集过程中可能出现错误、缺失等问题，可能会影响机构最终的业务决策，因此，采集数据需要先进行数据清洗。通常的数据清洗算法如k-means聚类算法实现简单，但服务对象的各类数据具有较强的复杂特征，k-means聚类算法无法准确识别服务对象各类数据中的异常数据。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，以
【技术保护点】
1.基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，所述获取能源互联网营销服务系统的数据库中各服务对象在各服务单号下的各服务属性，包括：
3.根据权利要求1所述的基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，所述根据各服务对象的各服务属性中属性级联袂组合出现的频次得到各服务对象的各服务属性的各类属性级联袂组合的组合联袂紧密因子，包括：
4.根据权利要求1所述的基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，所述根据...
【技术特征摘要】
1.基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，所述获取能源互联网营销服务系统的数据库中各服务对象在各服务单号下的各服务属性，包括：
3.根据权利要求1所述的基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，所述根据各服务对象的各服务属性中属性级联袂组合出现的频次得到各服务对象的各服务属性的各类属性级联袂组合的组合联袂紧密因子，包括：
4.根据权利要求1所述的基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，所述根据真实联袂组合的频繁项集及支持度得到各真实联袂组合的全局过渡平滑系数，包括：
5.根据权利要求1所述的基于能源互联网营销服务系统的数据采集方法，其特征在于，所述结合全局过渡平滑系数及组合联袂紧密因子得到各真实联袂组合的综合过渡平滑指数，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：董李锋，
申请(专利权)人：西安道法数器信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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