基于数据挖掘的电力客户投诉分析与预测研究

发布时间：2022-01-07 05:31

　　伴随新一轮电力体制改革深入推进,售电侧逐渐开放,电力经营主体数量增多,电力市场竞争日趋激烈,同时,消费者服务观念觉醒,维权意识提高,服务需求呈现多元化、个性化,服务品质逐步晋升为用户衡量产品价值的标准,服务营销成为企业打造竞争优势的首选理念。此外,电力企业客户服务系统中已经积累了海量、详实的业务数据,具备了规模化、多样化和实时性的特点。因此,在大数据时代的背景下,利用先进的数据分析技术进行数据挖掘、综合分析,进而提升服务、优化管理,助力电力营销,增强企业竞争力,这已成为各个电力企业的共识。本文以某电力公司客户为研究对象,95598客户服务中心的业务工单为数据基础,调研了电力客户服务的工作现状和需求,应用数据挖掘和信息技术对客户服务所关注的投诉等问题展开研究。首先,结合历史数据的特点和挖掘需求,选取文本挖掘技术和灰色关联法分析了投诉的分布特征和易发原因,利用文本相似度实现了重复诉求工单的自动识别与提取,并对算法的识别率进行了验证,探究了重复诉求发展的业务关联规则。其次,分别从定量和定性角度预测客户投诉行为,前者针对单月投诉量的发展趋势,建立投诉数量的一元时间序列预测模型,后者依据客户诉求... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１数据挖掘过程图??Ｆｉｇ．２－１?Ｄａｔａ?Ｍｉｎｉｎｇ?Ｐｒｏｃｅｓｓ?Ｄｉａｇｒａｍ??

图２－２文档的向量空间示意图??Ｆｉｇ．２－２?Ｖｅｃｔｏｒ?Ｓｐａｃｅ?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ??

朴素贝叶斯分类流程

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Apriori算法的高校学生成绩数据挖掘[J]. 吴小东,曾玉珠.  廊坊师范学院学报(自然科学版). 2019(01)
[2]基于多模型融合的客户投诉风险预测方法[J]. 辛永,刘燕秋,黄文思,罗义旺.  电力大数据. 2018(11)
[3]基于客户体验的95598新型服务模式[J]. 姜冬.  电气技术. 2018(09)
[4]传统情感分类方法与基于深度学习的情感分类方法对比分析[J]. 段传明.  软件导刊. 2018(01)
[5]以客户诉求为导向的多维度大数据分析体系探析[J]. 李建芬,程慧.  管理观察. 2017(10)
[6]一种基于数据挖掘的频繁停电投诉预警模型[J]. 许鑫,王莉,孙志杰,巩冬梅,张凌宇,刘晓伟,秦风圆.  信息记录材料. 2017(02)
[7]顾客抱怨行为及其影响因素研究述评[J]. 王军,江若尘.  科学经济社会. 2016(02)
[8]电力企业投诉工单文本挖掘模型[J]. 刘兴平,章晓明,沈然,林少娃,章琛敏,张维,朱斌,何韵.  电力需求侧管理. 2016(02)
[9]95598重复诉求原因分析及改善措施[J]. 赵晓云.  现代营销(下旬刊). 2016(12)
[10]基于电力客户投诉行为分析的差异化服务策略研究[J]. 洪健山,刘欢.  电力需求侧管理. 2015(06)

硕士论文
[1]扬州移动公司客户投诉管理研究[D]. 史加佳.扬州大学 2018
[2]以电力客户行为数据挖掘为基础的营销策略研究[D]. 陈浩.华北电力大学(北京) 2017
[3]闭环理论视角下地方政府网络舆情危机应对研究[D]. 彭琦娟.南华大学 2017
[4]基于数据挖掘的我国P2P网络借贷违约预测模型研究[D]. 刘瑾雯.大连理工大学 2016
[5]供水企业客户投诉管理研究[D]. 欧阳荣富.华侨大学 2015
[6]基于向量空间模型的文本相似度算法研究[D]. 谭静.西南石油大学 2015
[7]供电公司大数据集中管控系统方案设计[D]. 李伟.华北电力大学 2015
[8]基于数据挖掘的移动用户投诉行为研究[D]. 龙雯雯.重庆理工大学 2014
[9]M银行呼叫中心服务质量持续改进研究[D]. 尹璐.天津大学 2014
[10]95598客户服务辅助决策系统的设计与实现[D]. 唐冠亚.电子科技大学 2014



本文编号：3573913