基于电力敏感客户预测模型的营商环境优化提升研究

近年来,党中央、国务院持续推进"放管服"改革,加快政府职能深刻转变,通过优化营商发展环境来激发市场活力。研究的目的是建立相关的预测模型,研究影响对投诉事件发生概率有显著影响的重要因素。基于某地区SG186营销系统、95598业务支持系统客户信息数据,充分挖掘数据内在联系,运用数据预先清洗机制进行影响因素初步筛选,运用改进的决策树学习算法来建立模型,并对模型效果进行充分验证,有效识别电力敏感客户。同时,针对特定投诉敏感客户,提出适应电力企业发展的精准营销策略,优化提升电力营商环境水平。