用戶信息挖掘探討-數控切管機氣動切管機張家港
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
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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
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