本文選題：繳費風(fēng)險　切入點：電力客戶　出處：《江蘇科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：客戶繳費風(fēng)險預(yù)測是電力企業(yè)實施個性化服務(wù)、提升營銷效率的有效舉措之一.文中首先提出了電力客戶繳費風(fēng)險的歸一化度量方法,并分析了繳費風(fēng)險影響因素的異源數(shù)據(jù)特性;然后引入異源交叉的回歸方法,對典型電力客戶繳費數(shù)據(jù)進行回歸分析.文中通過分析電力客戶繳費風(fēng)險影響因素情況,提出了一種基于異源交叉回歸的電力客戶繳費風(fēng)險分析新方法.研究結(jié)果表明,電力客戶的繳費風(fēng)險影響因素中,其歷史繳費情況的相關(guān)性影響較大,其次是其用電量變化,而客戶所屬行業(yè)、地區(qū)等因素的總體影響程度較小.
[Abstract]:Customer payment risk prediction is one of the effective measures for electric power enterprises to implement personalized service and improve marketing efficiency. The paper also analyzes the heterogenous data characteristics of the factors affecting the payment risk, and then introduces the cross-regression method to analyze the typical electricity customers' payment data. In this paper, the paper analyzes the influence factors of the electric power customers' contribution risk. In this paper, a new method of power customer payment risk analysis based on cross-regression of different sources is proposed. The results show that among the influencing factors of electric power customer's payment risk, the correlation of historical payment is more important, the second is the change of electricity consumption. But the customer belongs to the industry, the region and so on the overall influence degree is small.
【作者單位】： 國網(wǎng)江蘇省電力公司;江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;國網(wǎng)江蘇省電力公司泰州供電公司;國網(wǎng)江蘇省電力公司常州供電公司;
【基金】：國家電網(wǎng)公司科技基金資助項目
【分類號】：F426.61

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3 彭t，

本文編號：1699690