图2-8大规模个性化定制系统需求分析层需求分析层接到来自接口层的客户需求数据，通过需求分析系统对数据进行归纳和分析，并结合设计知识库的支持产生能够被ERP层识别并组织生产的标准化订单。同时，需求分析层还能够获取ERP层提供的产品生产数据，并实时反馈至接口层。......
2023-06-28
电网客户画像：深入用户需求，实现个性化服务
【摘要】：用户是电网企业的服务对象和生存基础，利用大数据来分析用户的行为与用电习惯，可以预测未来业务的发展趋势，提高供电服务质量，同时提高用户满意度。电网用户画像系统的建设涉及的数据量大，指标体系复杂，从用户画像的核心标签体系来看标签维度、标签分类、标签指标、标签值。仅从电网客户个体画像来看就有数十个关键数据主题需要进行分析，在此仅以两例关键代表性数据主题的分析进行说明。②用电客户欠费风险分析。
云计算和大数据技术不断发展和应用，企业对目标用户的分析越来越重视，例如百度、谷歌、阿里和京东等很多大型互联网企业都推出了自己的用户画像分析系统。随着电网信息化水平的提升，各业务系统中的数据量越来越大，如何从海量数据中挖掘出想要的信息，充分发挥电网数据资产的价值，是电网大数据技术应用和数据分析需要解决的核心问题。用户是电网企业的服务对象和生存基础，利用大数据来分析用户的行为与用电习惯，可以预测未来业务的发展趋势，提高供电服务质量，同时提高用户满意度。在“以用户为中心”理念支持下，电网企业逐渐意识到用户的重要性，以产品和服务为中心的思维方式正逐渐转换到以用户为主导，通过用户画像研究用户特征，不但可以加深对用户的了解，实现用户的分类和差异化管理，提升用户满意度，而且还可以进一步挖掘用户需求，优化电价，开展促销，指导用户优化用电习惯、信息获取渠道和缴费方式，从而节约成本提高企业利润。
电网用户画像系统的建设涉及的数据量大，指标体系复杂，从用户画像的核心标签体系来看标签维度、标签分类、标签指标、标签值。仅从电网客户个体画像来看就有数十个关键数据主题需要进行分析，在此仅以两例关键代表性数据主题的分析进行说明。
（1）欠费用户聚类分析
利用无监督学习技术和深度学习技术对用户欠费进行分析。首先利用无监督学习技术（例如聚类分析）将具有同样欠费特征（或模式）的用户进行分类，再计算一类用户中各用户欠费量之间的相关系数，将欠费概率存在高相关系数关系的用户计算出来，实现欠费用户相关分析、群体性（系统性）欠费风险预估等功能。
①欠费金额与欠费时间分析。
利用用户小粒度负荷预测的结果，即对用户未来用电量的预测，结合用户欠费预测模型，可以得到用电客户欠费金额的预测。
根据用户历史欠费及缴费情况、缴费周期、违约金记录，建立用户欠费缴费时间回归模型，分析用户缴费周期规律，预测用户欠费时间。
欠费金额与欠费时间分析包括：划分若干欠费金额区间，对不同欠费金额欠费的概率，进行估计；划分若干欠费时间区间，对不同欠费时间的概率进行估计；误差估计，对上述分析给出量化的误差估计，包括标准方差、置信区间、假设验证结果等。
②用电客户欠费风险分析。
综合用电客户欠费概率分析、欠费金额估计、欠费时间估计的分析结果，建立用电客户欠费风险综合性评估模型，用以对用户欠费风险的综合性评价，为营销管理人员制定相应的催收计划提供指导意见。
③系统性电费回收风险分析。
利用用电客户欠费风险评估结果，结合宏观经济数据和历史情况，从地区或供电局整体的角度评估分析电费回收风险，辅助管理人员对系统性的电费回收风险进行防范和管理。
系统性电费回收风险分析包括：量化估计系统性电费回收风险的风险值，风险等级；误差估计，对上述分析给出量化的误差估计，包括标准方差、置信区间、假设验证结果等。
（2）用户行为分析模型
①信用分类的概念。
根据用户的用电性质、行业类别、用电量、电费、缴费方式、缴费记录、缴费周期、欠费记录、违约金记录数据，采用无监督学习的方式（如聚类分析、Apriori、EM），自动地对供电局所属用电客户进行信用等级分类，为营销管理人员对客户进行群体划分和差异化管理提供依据采用无监督学习算法，对输入数据向量进行分类，把欠费时间、缴费习惯、欠费记录等“相同模式”的用户数据分为一类。可人工设定分类类别的数量，按实际需要设置分类类别数量，一般选择3～5个类别为宜。
信用分类包括：按信用等级对用户进行分类，将类似信用等级的用户分为一类；分类误差分析，对分类过程的误差进行量化分析，给出标准方差、置信区间、假设验证结果等分析数据；对分类结果进行标注。
②价值分类的概念。
价值分类将用户分为：高价值用户、中等价值用户、一般价值用户等几类群体，通过对用户价值群体划分，可以有效帮助营销管理人员制定差异化服务策略和增值服务策略，发掘潜在客户需求和新的商业机会。
根据用电量、电费、单价、缴费方式、缴费记录、缴费周期、预存电费、用电检查记录、业务变更记录（增减容等）、故障记录、运维服务记录，计算客户利润、供电成本、利润率、资金效率，对客户价值进行综合评估。
价值分类包括：按价值等级对用户进行分类，将类似价值等级的用户分为一类；分类误差分析，对分类过程的误差进行量化分析，给出标准方差、置信区间、假设验证结果等分析数据。
③用电需求分析的概念。
根据对用户中长期负荷预测结果，结合外部宏观社会经济和行业经济数据，对重点客户的中长期用电需求进行预测，挖掘出未来有较大用电需求潜力的客户，辅助营销部门提前制定服务策略、工作计划，为完成增供扩销工作任务提供数据支持。
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2023-06-28
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2023-06-28
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