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基于数据挖掘的电力行业客户细分建模浅探
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2
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摘要
随着市场经济的大环境的影响,各行各业的竞争十分的激烈。想要在如何的社会谋求生存与发展,就要不断地适应时代的需求,不断地满足人们的期望。电力行业在如今的社会地位十分重要,在新的形势下也在不断的改革。本文就在数据方面挖掘电力行业客户的细分建模进行了详细的阐述。
作者
蔡依晖
机构地区
惠州供电局
出处
《科技与企业》
2013年第22期106-106,共1页
Science-Technology Enterprise
关键词
数据挖掘
电力行业
客户细分
分类号
F274 [经济管理—企业管理]
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1
王雷.基于数据挖掘的电力行业客户细分模型研究[J].上海交通大学,2007.
2
程照星.数据挖掘在电信企业客户细分中的应用[J].重庆大学,2004.
3
张国方,金国栋.
客户细分理论及应用策略研究[J]
.华中科技大学学报(社会科学版),2003,17(3):101-104.
被引量:28
二级参考文献
3
1
陈明亮,李怀祖.
客户价值细分与保持策略研究[J]
.成组技术与生产现代化,2001,18(4):23-27.
被引量:70
2
[2]Philip Kotler. Marketing Management: Anaiysis,Planning, Implementation and Control ( Ninth Edition)[M]. Prentice-Hall ,Inc. , 1997.
3
菲利普.科特勒,苏宇,贾宇娜.
新千年市场营销发展趋势[J]
.销售与市场,2001(1):5-8.
被引量:30
共引文献
27
1
江晓东.
证券业客户细分方法及其定制营销策略[J]
.生产力研究,2007(21):45-46.
被引量:1
2
刘浩.
我国语言服务业的市场结构、发展趋势与路径[J]
.东南大学学报(哲学社会科学版),2014,16(5):45-49.
被引量:22
3
罗宗全.
顾客满意与企业市场营销策略[J]
.云南民族大学学报(哲学社会科学版),2005,22(5):75-78.
被引量:4
4
胡少东.
客户细分方法探析[J]
.工业技术经济,2005,24(7):66-69.
被引量:31
5
叶强,卢涛,闫相斌,李一军.
客户关系管理中的动态客户细分方法研究[J]
.管理科学学报,2006,9(2):44-52.
被引量:16
6
谢春讯,姚红光,李程,林彦,黄建伟.
基于AHP的航空货运客户价值细分方法研究[J]
.中国市场,2007(19):12-13.
被引量:3
7
陈全,郑少红.
国内品牌润滑油客户细分的研究[J]
.市场研究,2007(10):22-27.
8
吴忠,李程,李红艳.
基于商业智能的航空货运客户细分[J]
.统计与决策,2008,24(20):183-185.
9
嵇仙峰,吴海莉.
客户识别方法研究综述[J]
.经济师,2010(7):31-34.
被引量:3
10
范志国,付波.
基于客户利润贡献度、贡献增长率和关系可靠性的客户细分研究[J]
.华北电力大学学报(社会科学版),2010(1):30-35.
被引量:1
同被引文献
20
1
康重庆,夏清,张伯明.
电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨[J]
.电力系统自动化,2004,28(17):1-11.
被引量:499
2
马岳猛.基于聚类结果解释方法的客户群特征研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2011.
3
黎灿兵,李晓辉,赵瑞,李金龙,刘晓光.
电力短期负荷预测相似日选取算法[J]
.电力系统自动化,2008,32(9):69-73.
被引量:78
4
王鹏,邰能灵,王波,翟海青,叶剑,李磊,朱家栋,漆梁波.
针对气象因素的短期负荷预测修正方法[J]
.电力系统自动化,2008,32(13):92-96.
被引量:41
5
张向宏,唐冉.
基于K—means算法的电子政务用户细分模型研究[J]
.商场现代化,2009(5):372-374.
被引量:2
6
刘满芝,周梅华,吕雪晴.
基于因子分析与聚类分析复合模型的市场细分研究——以移动通信行业为例[J]
.管理案例研究与评论,2009,2(2):136-141.
被引量:7
7
黎灿兵,杨朋,刘玮,李大勇,王瑜.
短期负荷预测中考虑夏季气温累积效应的方法[J]
.电力系统自动化,2009,33(9):96-99.
被引量:49
8
刘旭,罗滇生,姚建刚,贺辉,张凯,刘霏.
基于负荷分解和实时气象因素的短期负荷预测[J]
.电网技术,2009,33(12):94-100.
被引量:63
9
方安儒,叶强,鲁奇,李一军.
基于数据挖掘的客户细分框架模型[J]
.计算机工程,2009,35(19):251-253.
被引量:12
10
张晓滨,高峰,黄慧.
基于客户细分的客户流失预测研究[J]
.计算机工程与设计,2009,30(24):5755-5758.
被引量:6
引证文献
2
1
宋才华,王永才,蓝源娟,郑锦卿.
基于数据挖掘的电力行业客户细分模型分析[J]
.现代电子技术,2014,37(14):21-23.
被引量:5
2
杨凛,李巍,李俊杰,廖谦,张叶贵.
基于数据挖掘的电力负荷预测[J]
.自动化与仪器仪表,2018,0(3):207-210.
被引量:5
二级引证文献
10
1
张磊,王洪涛,刘卫,刘明红.
基于高维数据和深度学习的短期电力负荷预测[J]
.科技通报,2021,37(3):55-59.
被引量:6
2
蔡秀雯,王铮,傅馨,曾晓军,冷钢.
阶梯电价机制下居民用电中期负载预测研究[J]
.电气应用,2016,35(4):54-60.
被引量:1
3
陈宁,孙晓阳,龚德鹏.
基于商业智能的铁路货运客户精准识别方案[J]
.综合运输,2018,40(7):103-109.
被引量:2
4
梁霄波.
电信客户细分中基于聚类算法的数据挖掘技术研究[J]
.现代电子技术,2016,39(15):95-98.
被引量:9
5
陈新崛,吴飞,孔月萍,庞芹,李洁莹,韩琳.
售电侧放开背景下电力大客户需求识别研究[J]
.电力需求侧管理,2019,21(2):66-70.
被引量:7
6
李云飞,张鹏,程鹏飞,范传忠,程硕,张臣,赵严.
大数据挖掘下冲击性负荷特性电网短期负荷预测的探索与实践[J]
.电力大数据,2019,22(4):80-86.
被引量:7
7
赵水忠,王一杰,杜亮,吕晓俊.
基于数据挖掘和ERP技术的电力工程数据信息库设计[J]
.电子设计工程,2020,28(5):107-111.
被引量:15
8
王顺意,陈非,张远雄,陈灏生,陈磊.
基于数据挖掘的电力客户关系管理系统的设计[J]
.微型电脑应用,2020,36(12):86-89.
被引量:11
9
杨军亭,张光儒,杨佩佩,张玉,张家午.
基于DL的LSTM网络配电台区短期负荷预测模型研究[J]
.信息技术,2021,45(6):63-67.
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10
郭大亮,沈峰,于楚凡,宋子涛.
基于数据挖掘的电力负荷预测系统设计[J]
.电子设计工程,2021,29(23):60-64.
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1
ABB获得6500万美元全套起重机自动化支持系统订单[J]
.低压电器,2007(8):62-62.
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.电机与控制应用,2007,31(5):64-64.
3
王宗伟,张全.
电力行业客户满意度调查算法研究[J]
.通讯世界(下半月),2015(12):111-112.
4
肖丽萍,喻晓艳.
浅析建立客户忠诚度的途径[J]
.中国集体经济,2014(31):76-77.
5
杨富贵.
企业社会责任与企业可持续发展[J]
.集团经济研究,2006(07X):7-8.
被引量:7
6
王清海,李清焕,张效林.
充分发挥总会计师作用是强化企业财务管理的需要[J]
.林业财务与会计,1999(6):14-15.
7
谌新民,李艳.
珠三角劳动关系隐忧与人力资源应对策略[J]
.中国人力资源开发,2010,27(11):81-84.
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8
何云杰.
客户的细分与服务的差异化——崇明烟草网点的研究[J]
.上海商业,2009(1):59-61.
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鲁佳茜.
航空运输业并购动因分析[J]
.中国证券期货,2013,16(7X):194-195.
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张云霞.
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