基于K-means算法的电力营销稽查异常数据监测方法

电力营销数据涉及众多客户和业务环节,数据量庞大且结构复杂。传统的监测方法虽然能够识别出异常数据,但通常缺乏对每个异常数据严重性和紧急程度的判断,这导致关键且紧急的异常数据被忽视,监测过程变得低效。为了解决这个问题,提出基于K-means算法的电力营销稽查异常数据监测方法。采用K-means算法对电力营销稽查数据进行聚类分析,将具有相似特征的数据点聚集成不同的簇。结合异常数据关联度的计算,精确识别出每个簇中潜在的异常数据点。基于这些异常数据的识别结果,进一步判断电力营销稽查异常数据的监测等级,从而实现对异常数据的高精准监测。实验结果表明,所提方法在异常数据识别方面表现出色,不仅准确度高,而且均方根误差小。这充分证明了所提出方法在电力营销稽查异常数据监测中的可靠性和稳定性,为电力企业的精准管理和决策提供了有力支持。