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    用戶信息挖掘探討-數控切管機氣動切管機張家港
    添加時間:2019-04-29
    作為電網企業對外服務的重要平臺,電網客戶服務中心需要對不斷增加的海量用戶信息進行挖掘,從而輔助支持電網企業的運營管理決策,提高電網企業的營銷能力及服務質量。本文針對如何有效挖掘電力用戶信息的問題,進行了深入探討,并基于大數據技術提出一套電力用戶信息數據挖掘系統設計方案。該系統采用ETL數據倉庫技術、多維數據分析技術、數據聚合及挖掘技術,通過整合電網企業各系統中的異構數據資源,高效、可靠地進行數據分析和數據預測,并且于某電網公司對該系統的效果進行了實測實現切片、鉆取和鉆透等功能。(2)預測數據分析基于電力相關業務規則及挖掘模型,將原始數據優化后得到精簡數據,建立線性回歸模型、多維尺度模型并進行分析。決策數據分析主要為定量分析及統計分析,算法在決策數據分析中具有著關鍵作用。在沒有隱含假設前提下,分類回歸樹算法可以對變量與因變量之間的線性相關性進行預測.用戶信息挖掘探討-數控切管機氣動切管機張家港鋼管滾圓機切管機折彎機,因此本設計中主要采用分類回歸樹算法,并對該算法進行封裝。2面向大數據的電力用戶信息數據挖掘系統2.1系統整體架構本設計采用四層系統架構,如圖1所示本文由公司網站全自動切管機網站采集轉載中國知網網絡整理  http://www.qieguanjixie.com.cn/。四個層次分別為數據層、服務層、聚合層、表示層。圖1系統整體架構數據層能夠統一配置管理不同數據庫,主要包括呼叫中心、營銷系統、配網系統、OA系統、排隊叫號機等數據庫。聚合層主要用于非結構化數據的處理,由數據倉庫、Hadoop以及Stream流計算構成。其中,數據倉庫為電網企業營銷業務數據的集合;Hadoop用于存貯非結構化數據,分析原始數據并能提高系統性能;Stream流計算用于數據分析,能夠快速判定特定問題下各數據相關性。服務層主要是在數據層以及聚合層之間進行數據管理與數據訪問,具有模型數據映射和性能優化的特性。模型數據映射支持對關系型數據庫、數據倉庫和非關系型數據庫的訪問;性能優化主要包括二級緩存、并發保護和高危查詢過濾等。表示層主要包括數據展示構件、數據分析構件、報表構件等,為系統用戶提供數據查詢調用的功能,以報表、圖形等形式顯示數據分析結果。2.2系統功能設計在該系統的功能設計方面,設置了服務質量與客戶感知監控、工單管理與調度、綜合服務質量評價管理、結果展示等功能模塊,如圖2所示。圖2系統功能2.3面向大數據的電力用戶信息數據挖掘系統應用?用戶信息挖掘探討-數控切管機氣動切管機張家港鋼管滾圓機切管機折彎機本文由公司網站全自動切管機網站采集轉載中國知網網絡整理  http://www.qieguanjixie.com.cn/
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