摘要
本申请公开了一种电力营销的客户关系管理方法及系统,涉及电力营销领域,包括:获取多源异构数据;提取用户用电行为特征和用户缴费习惯特征,通过自编码网络进行特征融合得到用户特征,并利用信息增益和基尼指数对用户特征进行筛选,得到用户特征集合;根据用户特征集合,采用DBSCAN聚类算法对用户进行聚类,并对聚类结果进行标签化处理,得到标签化画像数据集;根据用户用电数据,采用XGBoost梯度提升树模型,对未来一段时间的用电趋势进行预测;根据预测结果,采用随机森林算法,对各用户群体的电力需求进行预测;根据不同用户群体的标签画像和多级用电预测结果,进行差异化营销。针对现有技术中电力营销缺乏针对性,本申请提高了电力营销策略的针对性。
技术关键词
客户关系管理方法
DBSCAN聚类算法
超参数
梯度提升树模型
多源异构数据
随机森林模型
XGBoost模型
交叉验证方法
电力
标签
矩阵
样本
时间序列特征
画像
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客户关系管理系统
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