余文輝 吳爭榮

摘? ?要：隨著時代的不斷進步和科學技術的不斷發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)以及智能電網(wǎng)開始慢慢走入生活，被越來越多的人所熟知，加上“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，電力大數(shù)據(jù)對電網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展已經(jīng)造成了顛覆性的沖擊。通過介紹電力大數(shù)據(jù)的概念，對客戶立體畫像進行概述，為后續(xù)的應用研究打下鋪墊。同時，更加肯定了客戶立體畫像的應用范圍之廣，它將帶給電力企業(yè)新的高度和新的發(fā)展。

關鍵詞：電力大數(shù)據(jù);客戶立體畫像;科學技術

中圖分類號：TM726.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1003—6199（2020）02—0164—06

Abstract：With the continuous advancement of the times and the continuous development of science and technology，the Internet of Things and the smart grid have begun to slowly enter our lives，and are becoming more and more familiar to people. Together with the "Internet +" strategy，power big data is on the grid. The development of enterprises has caused a subversive impact. This paper introduces the concept of power big data，and then outlines the customer's stereoscopic image，paving the way for subsequent application research. Through applied research，it has more affirmed the wide application range of customer stereoscopic portraits，which will bring new heights and new developments to power companies.

Key words：power big data;customer stereo portrait;science technology

當下，經(jīng)濟的快速發(fā)展加劇了各行各業(yè)的發(fā)展壓力，在這個激烈競爭的環(huán)境下，電力需求的急速增長，供電企業(yè)遇到了前所未有的挑戰(zhàn)和復雜的市場環(huán)境[1]。國家實行“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，經(jīng)濟新常態(tài)以及國企改革的一系列政策為電力企業(yè)也帶來了新的發(fā)展機遇[2]。電網(wǎng)企業(yè)在這個新形勢下開辟了一條自己的創(chuàng)新之路——客戶畫像。電網(wǎng)企業(yè)的客戶數(shù)量龐大，可以充分的利用電力數(shù)據(jù)，開展客戶畫像[3]。

1? ?電力大數(shù)據(jù)的概述

相比較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中結構化數(shù)據(jù)與非結構化數(shù)據(jù)的優(yōu)勢差異，由于非結構化數(shù)據(jù)有著較強的環(huán)境適應性，進而使得其應用范圍不斷擴大，結構化數(shù)據(jù)在數(shù)量上已經(jīng)遠遠落后于非結構化數(shù)據(jù)[4]。大數(shù)據(jù)有五個方面的特性，第一個方面是處理速度快，這是最主要的，其次依次是數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、價值大、精確性高[5]。

大數(shù)據(jù)的應用體現(xiàn)在兩個方面，一個方面是體現(xiàn)在信息融合，一方面體現(xiàn)在數(shù)據(jù)融合。信息融合主要是與人民生活、社會保障、道路交通以及宏觀經(jīng)濟方面的融合，數(shù)據(jù)融合主要是與電力行業(yè)、或者是跨部門、跨單位、跨專業(yè)的數(shù)據(jù)融合[6]。大數(shù)據(jù)的廣泛應用可以提升企業(yè)的經(jīng)濟效益和競爭力[7]。

電力大數(shù)據(jù)技術可以滿足社會不同領域的需求，其中包括日常生活、工業(yè)生產(chǎn)等，在社會經(jīng)濟發(fā)展方面起著極其重要的作用[8]。在技術組成方面，其涉及到大數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、可視化計算等[9]。

2? ?客戶立體畫像研究概述

伴隨著大數(shù)據(jù)的極速發(fā)展，客戶畫像這個概念逐漸被大家所熟知，走進了人們的生活，客戶畫像是真實客戶的原型，它是一種基于服務目標和產(chǎn)品的真實描述與勾勒，是一種廣泛應用于聯(lián)系客戶訴求和勾畫目標客戶的有效工具[10]。大數(shù)據(jù)的神奇之處就在于，它使世界變得越來越便捷[11]。

目前，國外的很多運營商都擁有用戶精確畫像數(shù)據(jù)庫，能夠詳細的從自然屬性、用戶的活動特征、用戶的行為特征、用戶的費用特征、用戶的營銷效果這些方面進行描述。通過這個數(shù)據(jù)庫，運營商可以更加準確和全面的對客戶進行歸類和消費指引[12]。中國電信將大數(shù)據(jù)作為支撐，采集網(wǎng)上營業(yè)廳客戶行為相關數(shù)據(jù)，從訪問時間、訪問行為、客戶來源等屬性來對客戶進行畫像。通過對客戶精確而全面的畫像可以為客戶提供更加準確的服務[13-15]。

所以，在新的形勢下，電網(wǎng)公司應當開展客戶立體畫像分析工作，利用大數(shù)據(jù)時代所提供的機遇，建立全新的客戶關系，把握住引導用戶的主動權[16]。

3? ?電力大數(shù)據(jù)下客戶立體畫像應用研究

客戶立體畫像包括：市場策略、市場開發(fā)、市場交易、市場營銷、客戶關系管理、風險管理，本文首先構建出電力大數(shù)據(jù)下客戶立體畫像的理論模型，來驗證客戶立體畫像的這六個方面與其影響程度[17-20]。為今后客戶立體畫像的發(fā)展具備一定的指導意義。

3.1? ?模型構建

市場策略、市場開發(fā)、市場交易、市場營銷、客戶關系管理、風險管理作為自變量，電力大數(shù)據(jù)下客戶立體畫像作為因變量，在此基礎上構建了電力大數(shù)據(jù)下客戶立體畫像的理論模型。

3.2? ?研究假設

根據(jù)構建的電力大數(shù)據(jù)下客戶立體畫像理論模型，對變量提出研究假設，市場策略、市場開發(fā)、市場交易、市場營銷、客戶關系管理、風險管理均對客戶立體畫像存在正向影響;具體見表1。

3.3? ?研究樣本選取

此次研究樣本隨機選擇某電力企業(yè)在崗工作人員200人，并通過發(fā)放調查問卷的方式進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，有效調查問卷數(shù)量為170份，有效率達85%，滿足數(shù)據(jù)分析要求。

3.4? ?問卷內容

為更好的解釋研究內容中相關因素之間的影響，此次研究采用的設計方式為5點Likert量表方式[21-22]。市場策略、市場開發(fā)、市場交易、市場營銷、客戶關系管理、風險管理作為六個變量因素，分別由5個題目與之相對應，由調查人員以1～5分進行賦分。

3.5? ?信度和效度檢驗

基于數(shù)據(jù)分析科學性的要求，在數(shù)據(jù)分析前需要對其進行可信度分析，Cronbach′s α值在0.7以上表示尚可，0.8以上表示良好，0.9以上表示很好。此次分析使用的軟件為SPSS23.0，以統(tǒng)計量Cronbach′s α作為系統(tǒng)系數(shù)檢驗標準，其可信度約為95.4%，具體數(shù)據(jù)如表2所示：

通過表2中的統(tǒng)計量Cronbach′s α可以看出，市場營銷、客戶關系管理、市場策略的信度檢驗值最高，分別為93.6%、92.8%和91.2%，而對應市場開發(fā)、風險管理、市場教育三大變臉信度檢驗值分別為89.2%、86.7%和86.1%。所以，調查問卷所得樣本數(shù)據(jù)具有較高的可信度。

效度檢驗是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中較為重要的一個手段，此處使用KMO與Bartlett檢驗完成調查問卷內容設計合理性的評價，以證明所獲得數(shù)據(jù)與實際需求之間的合理性、適應性。效度檢驗的最終結果分為5個等級，分別為不合適（0.50.9）。KMO和Bartlett檢驗結果見表3。

由表3可知，本次問卷的整體KMO值為0.960，近似卡方、自由度、顯著性分別為9126.092、1638、0.000，表明假設非常合適，數(shù)據(jù)適合做因子分析。

根據(jù)問卷結果做總方差分析，分析結果見表4。載荷平方和是因子載荷矩陣中各元素的平方和。

提取方法：主成分分析法。

使用主成分分析法，提取出6個特征值大于1的公因子，因子旋轉后的空間組件圖見圖1。

對于此次調查問卷中的6個特征值大于1的公因子，通過計算后的總方差為0.76406，從而證明了原有變量的總方差滿足要求。

4? ?實證研究

4.1? ?構建結構方程模型

在結構方程模型構建過程中，使用到的軟件為AMOS軟件的21.0版本，通過對樣本數(shù)據(jù)中的6個自變量對客戶立體畫像的影響關系構建結構方程模型，具體見圖2。

在該初始模型圖中，大橢圓、小橢圓、長方形等所表示的分別為潛變量、殘差、顯變量。

4.2? ?模型的擬合

模型的擬合度直接關系到數(shù)據(jù)的科學性，在構建電力數(shù)據(jù)初始模型的基礎上，需要利用再生協(xié)方差矩陣與樣本方差矩陣進行擬合度分析，即獲取檢驗模型所構建的路徑關系與實證數(shù)據(jù)間的匹配性，具體可將其擬合度評價指數(shù)區(qū)分為絕對指數(shù)與相對指數(shù)兩種類型。對應擬合度所形成的絕對指數(shù)與相對指數(shù)如下表所示：

這里擬合度有毒指數(shù)使用GFI表示，其全稱為Godness-Of-Fit Index，而擬合優(yōu)度指數(shù)則使用AGFI表示，其全稱為Adjusted Godness-Of-Fit Index，CFI（comparative fit index）表示比較擬合指數(shù)，NFI（normed fit index）表示規(guī)范擬合指數(shù)，指數(shù)值在0-1之間，愈接近0表示擬合愈差，愈接近1表示擬合愈好;RMR（root of the mean square residual）表示均方根殘差，RMSEA（root-mean-square error of approximation）表示近似誤差均方根，值愈接近0表示擬合愈好。AIC（akaike information criterion）表示信息標準指數(shù)，值越小越好。

從上面幾個表中的數(shù)據(jù)可以看出，對應擬合結果下的擬合指數(shù)包括CMIN/DF、RMR、RMSEA、GFI、NFI，對應數(shù)值分別為1.418、0.039、0.085和0.909，NFI擬合指數(shù)為0.914（>0.9）滿足要求，而RFI擬合指數(shù)則為僅為0.851（<0.9）不滿足要求，因此，該模型需要進行修正，并進行再次擬合。

4.3? ?模型的修正

在模型的反復修正過程中，其評價標準是所有擬合指數(shù)均符合標準，即CMIN/DF、RMR、RMSEA、GFI、NFI分別在要求范圍以內。對于殘差項相關關系則使用MI進行表示，其全稱為Modification Indices，其中MI值越大，則殘差項的相關關系越密切，通過對MI值偏大的殘差項，使其不斷減小。具體修正原則為：對MI值殘差項進行排序，構建MI修正路徑圖，并確定不同路徑與實際結果之間的相關性，MI修正路徑的變化將直接影響到修正結果，且每次只能對其中一條路徑進行擬合度的修正。通過第一次擬合路徑修改后的NFI為0.926，RFI為0.859，不滿足要求，隨即進行二次修正，直至NFI、RFI均滿足要求，且擬合指數(shù)如表6所示：

最終，市場策略、市場開發(fā)、市場交易、市場營銷、客戶關系管理、風險管理6個自變量與客戶立體畫像之間的標準化路徑系數(shù)分別為0.865、0.891、0.833、0.945、0.893、0.927，影響顯著，六條假設全部得到驗證。

5? ?未來發(fā)展方向

隨著時代的進步與科技的發(fā)展，未來的電力大數(shù)據(jù)在用戶用電行為、繳費行為、咨詢，投訴行為、客戶重要性、用電安全方面做出更大的貢獻。

（1）用電行為分析

用電行為研究對于電力行業(yè)的發(fā)展有著一定的必要性，通過這一行為數(shù)據(jù)分析，得到了客戶用電行為偏好的信息，電力企業(yè)能夠采取科學的配電措施，提高電能的利用率，并有效避免竊電行為的發(fā)生。

（2）繳費行為分析

欠費風險可以通過分析客戶之前的繳費行為和繳費記錄，對客戶數(shù)據(jù)進行分析，將客戶風險分為三種類型：高、中、低。在此過程中，對于用戶的用電行為不同，可以采取與之相適應的配電行為，也便于繳費工作順利開展。

（3）咨詢、投訴行為分析

通過分析客戶以往的繳費記錄和客戶投訴數(shù)據(jù)，進而分析客戶對于咨詢、投訴的敏感程度和次數(shù)，進行差異化管理，針對不同的客戶，提前做好相關預案，從而有效提高服務質量，減少投訴情況的發(fā)生。

（4）客戶重要性分析

電網(wǎng)企業(yè)為了增加營業(yè)收入，根據(jù)用電客戶的電費金額評價用戶所產(chǎn)生的貢獻，由此計算具備一定潛力的優(yōu)質用戶，并采取多種營銷手段鼓勵其消費。同時，通過開展客戶發(fā)展?jié)摿Ψ治?，對這些客戶提前介入服務，幫助客戶快速穩(wěn)定成長。

（5）用電安全分析

任何時候都是安全第一，在用電方面也是一樣的，分析識別電力客戶方面的數(shù)據(jù)，充分應用科學技術，識別用電安全當中的隱患，保證客戶用電安全和電力企業(yè)的穩(wěn)步運行。

6? ?結? ?論

對電力大數(shù)據(jù)下客戶立體畫像進行應用研究，從市場策略、市場開發(fā)等六個方面構建客戶立體圖像影響的理論模型并進行實例驗證。對電力企業(yè)進行客戶細分及推動電力業(yè)務數(shù)據(jù)化和電力數(shù)據(jù)業(yè)務化具有很好的借鑒意義。

參考文獻

[1]? ? 曾峰，黃黨生. “能源互聯(lián)網(wǎng)技術與發(fā)展暨《電力大數(shù)據(jù)》創(chuàng)刊40周年紀念”論壇[J]. 電力大數(shù)據(jù)，2017，20（12）：2.

[2]? ? 張詩軍，陳豐，王志英，等. 基于電力大數(shù)據(jù)的客戶立體畫像構建及應用研究[J]. 電氣應用，2018，37（08）：18-25.

[3]? ? 齊紅濤，開圣武，方盛宇，等. 智能綜合決策移動作業(yè)終端設想（待續(xù)）——基于供電服務指揮平臺的共享電力大數(shù)據(jù)和透明計算的新模式[J]. 農村電工，2018，26（06）：9-10.

[4]? ? 齊紅濤，開圣武，方盛宇，等. 智能綜合決策移動作業(yè)終端設想（續(xù)完）——基于供電服務指揮平臺的共享電力大數(shù)據(jù)和透明計算的新模式[J]. 農村電工，2018，26（07）：14-15.

[5]? ? 孫若寒，李志剛，喬涵. 基于電網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的異構數(shù)據(jù)統(tǒng)一訪問及云化數(shù)據(jù)整合技術研究[J]. 科技經(jīng)濟導刊，2016，28（32）：27.

[6]? ? 高騫，楊旸，胡廣偉，等. 電力大數(shù)據(jù)驅動的新能源項目投資效益評價研究——以Y市電網(wǎng)公司SG-ERP系統(tǒng)為例[J]. 現(xiàn)代圖書情報技術，2016，34（12）：57-65.

[7]? ? 尹蕊，余仰淇，王滿意，等. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的電力數(shù)據(jù)質量評價模型與治理體系研究[J]. 自動化技術與應用，2017，36（04）：137-141.

[8]? ? KOMORI M ，UEHIRA K . Optical watermarking technology for protecting portrait rights of three-dimensional shaped real objects using one-dimensional high-frequency patterns[J].? Journal of Electronic Imaging，2018，22（3）：033004.

[9]? ?ROSE D V，WELCH D R，MADRID E A. Three-dimensional electromagnetic model of the pulsed-power $Z$-pinch accelerator[J].? Physical Review Accelerators & Beams，2019，13（1）：252-255.

[10]? 吳良斌，孫利武，朱文強. 電力大數(shù)據(jù)背景下對高職電力類人才培養(yǎng)模式?jīng)_擊的思考[J]. 太原城市職業(yè)技術學院學報，2017，21（03）：171-172.

[11]? 肖凱，劉鵬，車建峰，等. 基于電力大數(shù)據(jù)平臺的海量風電數(shù)據(jù)處理架構與應用研究[J]. 電力信息與通信技術，2017，15（07）：13-19.

[12]? 編輯部. 貴州理工學院大數(shù)據(jù)學院與《電力大數(shù)據(jù)》舉行合作辦刊座談會[J]. 貴州電力技術，2017，20（07）：7.

[13]? 虢韜，劉銳，沈平，等. 基于電力大數(shù)據(jù)的輸電線路防災減災分析系統(tǒng)設計——以貴州電網(wǎng)為例[J]. 災害學，2016，31（01）：135-138.

[14]? 饒瑋，蔣靜，周愛華，等. 面向全球能源互聯(lián)網(wǎng)的電力大數(shù)據(jù)基礎體系架構和標準體系研究[J]. 電力信息與通信技術，2016，14（04）：1-8.

[15]? 國家電網(wǎng)公司“電力大數(shù)據(jù)平臺關鍵技術研發(fā)與示范應用工程”項目通過鑒定[J]. 電力信息與通信技術，2016，14（04）：45.

[16]? KERN R C，COPPERSMITH W C，ROSZTOCZY Z R. A three-dimensional method for design studies of xenon-induced spatial power qscillations[J].? Nuclear Applications & Technology，2019，9（1）：70-82.

[17]? GORLA R S R，DAKAPPAGARI V，POP I. Three-dimensional flow of a power-law fluid due to a stretching flat surface[J].? Zeitschrift Fur Angewandte Mathematik Und Mechanik，2015，75（5）：389-394.

[18]? 劉定宜，姜曼，葉澤，等. 我國跨省跨區(qū)電力交易的資源優(yōu)化配置機理及效益分析[J]. 中國能源，2018，27（10）：16-24.

[19]? 文洋，池永波，袁娜. 基于電信行業(yè)MSS專業(yè)的大數(shù)據(jù)計算能力開放平臺研究[J]. 電子技術與軟件工程，2018，42（20）：179-180.

[20]? 周旭，胡娟，趙海兵，等. 遙感大數(shù)據(jù)支撐下土地資源管理專業(yè)學生實踐創(chuàng)新能力的培育[J]. 安徽農業(yè)科學，2018，39（30）：226-230.

[21]? 曹輝.基于大數(shù)據(jù)分析應用視角的商業(yè)銀行零售業(yè)務轉型升級研究[J]. 價值工程，2018，26（34）：12-13.

[22]? 宋蘭霞，周作梅. 大數(shù)據(jù)背景下茶產(chǎn)業(yè)鏈物聯(lián)網(wǎng)信息服務系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J]. 福建茶葉，2018，31（11）：15.