多维数据分析及其在电力营销决策中的应用

改革开放以来,我国的经济水平不断的提高,以经济为基础的科学技术的发展速度也逐渐的加快,科技的发展面越来越广,涉及到我国生产与生活的各个方面。经济与科技的发展使得我国的整个社会发展呈现更加活跃的局面。在生产与生活中,必不可少的就是电力的使用,电力在社会生产生活的中重要作用,使得越来越多的人们关注电力,开始了电力营销的社会活动。经济与科技的不断发展,促使营销的管理也要与时俱进,不断的作出相应的改革,以适应社会的需要。随着电力体制改革的深入,供电系统的营销管理方面从以前的粗放型逐渐的向集约型靠近,而供电系统要想实现集约型的管理,必须综合运用多维数据分析的技能,实现多维数据分析的统一化管理手段,只有积极的运用多维数据分析才能实现真正意义上的供电系统集约型的管理模式。在电力营销中,电力营销手段的改革是电力营销中应该重视的决策,要想提高电力营销的效率,必须将电力营销与当下先进的技术相结合,有效的利用科技发展的成果,只有将电力营销不断的注入科技新元素,才能实现电力营销长期高效的发展目标。

基于数据挖掘的电力营销决策系统的设计

电力营销决策系统是电力营销过程中的一个重要的智能应用系统。由于电力营销决策系统涉及的数据比较多,在系统中往往会出现一些数据采集不全面、数据分析结果不正确的情况。本文从数据挖掘中的关联规则技术方面来探讨数据挖掘在电力营销决策系统中的实际应用。

以贝叶斯网络为基础的决策分析系统在电力营销中的应用研究

将贝叶斯方法应用于电力营销决策,能够取得很多其他方法无法比拟的实际效果。介绍了贝叶斯网络与数据挖掘技术的相关概念,阐述了电力营销相关理论和存在的问题,提出了适合电力营销决策的贝叶斯网络,用于客户价值评估、用电异常监测等领域,并且论述了实现的方法和可能性。

电力营销辅助决策支持系统的研究设计

随着电力改革的深入和买方市场的形成,研究市场、开拓市场、最大限度增供扩销正逐渐成为电力企业的工作中心。智能化的企业营销管理系统,能够采用基于数据仓库的知识发现技术,通过对企业营销、收益、电信网络应用、客户消费行为和倾向、促销行为等各营销层面的分析和挖掘,发现企业营销运做的内在规律和趋势,发现企业资源利用的规律,从而客观地指导企业决策者进行决策,实现企业营销管理的智能化。在这一过程中,电力营销辅助决策系统的重要性已显得日渐突出。

售电均价分析辅助决策系统的设计与应用

售电均价分析是电力营销辅助决策中的一项重要工作。本文结合南昌供电公司售电均价分析业务现状对系统的需求进行了较为全面而深入的挖掘,在此的基础上提出了系统的设计思路和应用构想。并对系统的应用情况进行了总结,对系统的推广前景进行了展望。

基于智能技术的用电预测数据挖掘(DM)模型的建立

在电力营销决策中 ,运营成本是决策所需考虑的重要方面 ,同时也是决策管理者最为关心的一个问题 ,而电力营销活动中 ,与运营成本相关的最主要因素是电量的销售情况。若能够以前几个月的用电量预测出下一个月的用电量 ,并以此为依据购电 ,这样既可以避免购电过多所造成的存储电量损耗 ;又可以避免由于购电过少而难以达到用户需求的情况。为了完成这个目的 ,必须对数据仓库中的数据进行分析 ,从中发现并提取出隐藏在其中的信息或知识。这个过程就是数据挖掘的过程 ,本文提出了一种基于智能技术的用电预测数据挖掘模型 。