基于Hadoop的缴费行为和网点布局优化数据挖掘应用研究

近年来,随着电力行业缴费平台的建设,实现了多种平台的缴费接入,方便了广大用户的用电缴费,为了进一步提高电力优质服务水平,采用了基于Hadoop的大数据分析挖掘技术,对现有营销类系统的数据做了统一整合分析,结合用户分布密集程度、用户缴费行为习惯、周边营业网点分布等关联信息,为缴费网点新增及现有布局优化提供有力的数据支撑,提高了决策水平和优质服务水平。本文首先介绍了缴费行为和网点布局优化大数据分析应用主要功能及技术路线选型,随后就后续使用过程中取得的成效进行了总结,最后对缴费大数据分析挖掘的意义和前景做了展望。