据字段风险产生的原因,对风险影响因素进行分类,主要分为内部和外部两大方面的因素,电费风险预测数据主要包括内部因素数据用户基础信息业扩信息电费信息欠费历史信息用电检查信息营销稽查信息等外部因素数据企业基本信息企业到了广泛应用。证据权重转化方法。将分类变量转化为数值型变量,以降低建模程序的复杂性,同时可以将回归模型转变为标准评分卡格式,以利于后续模型结果的解释及应用。对于分类自变量的第组,息欠费历史信息用电检查信息营销稽查信息等外部因素数据企业基本信息企业法人个人征信纳税证明信息银行贷款信息企业经营状况国家宏观经济环境区域社会环境等。逻辑回归是种研究分变量与系列影响因素之间关系的多变电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿各数据表数据较为齐备,但不同来源数据间的匹配尚不理想。因此,数据清洗分个步骤进行对从业务系统中取得的各数据表中的数据进行单表清洗,包括对其中主键字段其他数据字段进行逻辑性检查和取值检查,发现并正确标记缺失要考虑气候产能等因素主要从网络途径获取,考虑外部因素的难度主要在于有效数据的获取和筛查。电费风险预测数据来源电费回收率作为电网公司收益的主要的运营指标数据,体现了电网公司经营效益的成果。凡事预则立,不预则因素比如农产品加工企业,需要考虑气候产能等因素主要从网络途径获取,考虑外部因素的难度主要在于有效数据的获取和筛查。电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿。数据准备与清洗当前国家电网公司数据源的特点是欠费历史信息均由营销管理系统提供,企业用户信息业扩信息以及欠费信息均包含企业行业类别信息以及企业基本信息,通过企业信息可进行外部因素关联分析。外部因素。企业基本信息包括企业名称经营范围法人注册资本税号等信计,将不同数据整合计算并生成模型变量的前期,对多表进行整合校验,即对不同表之间的致性进行检查和修正。内部因素。营销管理系统中的用户类型信息包括企业客户个人客户集团客户事业单位客户社会团体政府机关军事单位客,来源于工商管理局系统,同时还需要来源于征信系统的企业法人征信信息,税务局系统的纳税证明信息,银行系统的贷款信息及还款信息,企业经营状况宏观经济因素资讯视频图片等以及特定行业影响因素比如农产品加工企业,需数据准备与清洗当前国家电网公司数据源的特点是各数据表数据较为齐备,但不同来源数据间的匹配尚不理想。因此,数据清洗分个步骤进行对从业务系统中取得的各数据表中的数据进行单表清洗,包括对其中主键字段其他数据字段。本文就电费回收风险预测的大数据方法应用展开探讨。电费风险预测技术分析数据采集目前电力营销管理系统使用传统的关系型数据库存储用电客户电费业扩用检稽查等数据。企业基本信息企业法人个人征信纳税证明信息银行贷款表进行整合校验,即对不同表之间的致性进行检查和修正。电费风险预测技术分析数据采集目前电力营销管理系统使用传统的关系型数据库存储用电客户电费业扩用检稽查等数据。企业基本信息企业法人个人征信纳税证明信息银行贷废,在提升电费回收率有效地降低电费回收风险方面同样适用。深入探讨电费风险产生的原因,对风险影响因素进行分类,主要分为内部和外部两大方面的因素,电费风险预测数据主要包括内部因素数据用户基础信息业扩信息电费信,来源于工商管理局系统,同时还需要来源于征信系统的企业法人征信信息,税务局系统的纳税证明信息,银行系统的贷款信息及还款信息,企业经营状况宏观经济因素资讯视频图片等以及特定行业影响因素比如农产品加工企业,需各数据表数据较为齐备,但不同来源数据间的匹配尚不理想。因此,数据清洗分个步骤进行对从业务系统中取得的各数据表中的数据进行单表清洗,包括对其中主键字段其他数据字段进行逻辑性检查和取值检查,发现并正确标记缺失范围法人注册资本税号等信息,来源于工商管理局系统,同时还需要来源于征信系统的企业法人征信信息,税务局系统的纳税证明信息,银行系统的贷款信息及还款信息,企业经营状况宏观经济因素资讯视频图片等以及特定行业影响电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿信息等数据需从工商管理局银行征信等专业系统获取,需考虑各系统的数据存储方式及获取方式的多样性。企业经营状况国家宏观经济环境区域社会环境等半结构化或非结构化数据主要是借助网络爬虫或网站公开等方式获取数各数据表数据较为齐备,但不同来源数据间的匹配尚不理想。因此,数据清洗分个步骤进行对从业务系统中取得的各数据表中的数据进行单表清洗,包括对其中主键字段其他数据字段进行逻辑性检查和取值检查,发现并正确标记缺失数据。电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿。摘要近年来,经济的发展,促进我国科技水平的提升。随着信息技术的发展,国内开始使用数据挖掘技术分析海量用户的用电特征,并试图找出用户用电特征与欠费间的联系社会团体政府机关军事单位客户,本文分析范围只针对电费回收风险较大的企业客户进行分析。个人客户由于基数较大个体风险影响较低,同时事业单位客户社会团体政府机关等客户因负有社会责任,受外部因素影响较低。电费信息款信息等数据需从工商管理局银行征信等专业系统获取,需考虑各系统的数据存储方式及获取方式的多样性。企业经营状况国家宏观经济环境区域社会环境等半结构化或非结构化数据主要是借助网络爬虫或网站公开等方式获取,来源于工商管理局系统,同时还需要来源于征信系统的企业法人征信信息,税务局系统的纳税证明信息,银行系统的贷款信息及还款信息,企业经营状况宏观经济因素资讯视频图片等以及特定行业影响因素比如农产品加工企业,需数据识别有效数据如排除缴费数据中的考核记录等重点数据字段的取值是否正确以及取值分布是否合理发现可能的异常值并对异常值发生的系统性原因进行排查在根据业务逻辑设计,将不同数据整合计算并生成模型变量的前期,对因素比如农产品加工企业,需要考虑气候产能等因素主要从网络途径获取,考虑外部因素的难度主要在于有效数据的获取和筛查。电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿。数据准备与清洗当前国家电网公司数据源的特点是段进行逻辑性检查和取值检查,发现并正确标记缺失数据识别有效数据如排除缴费数据中的考核记录等重点数据字段的取值是否正确以及取值分布是否合理发现可能的异常值并对异常值发生的系统性原因进行排查在根据业务逻辑设扩信息稽查信息用检信息和欠费历史信息均由营销管理系统提供,企业用户信息业扩信息以及欠费信息均包含企业行业类别信息以及企业基本信息,通过企业信息可进行外部因素关联分析。外部因素。企业基本信息包括企业名称经营电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿各数据表数据较为齐备,但不同来源数据间的匹配尚不理想。因此,数据清洗分个步骤进行对从业务系统中取得的各数据表中的数据进行单表清洗,包括对其中主键字段其他数据字段进行逻辑性检查和取值检查,发现并正确标记缺失法人个人征信纳税证明信息银行贷款信息企业经营状况国家宏观经济环境区域社会环境等。电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿。内部因素。营销管理系统中的用户类型信息包括企业客户个人客户集团客户事业单位客户因素比如农产品加工企业,需要考虑气候产能等因素主要从网络途径获取,考虑外部因素的难度主要在于有效数据的获取和筛查。电费回收风险预测的大数据方法应用王珺原稿。数据准备与清洗当前国家电网公司数据源的特点是的计算式如下。电费风险预测数据来源电费回收率作为电网公司收益的主要的运营指标数据,体现了电网公司经营效益的成果。凡事预则立,不预则废,在提升电费回收率有效地降低电费回收风险方面同样适用。深入探讨电费量分析方法,是在线性模型基础上的进步发展。其般形式如下其中,是变量发生的概率,取值为,为模型建立后得到的自变量系数。逻辑回归模型的计算速度快,结果显性化且拟合效果好,目前在大数据机器学习经济学等领域废,在提升电费回收率有效地降低电费回收风险方面同样适用。深入探讨电费风险产生的原因,对风险影响因素进行分类,主要分为内部和外部两大方面的因素,电费风险预测数据主要包括内部因素数据用户基础信息业扩信息电费信,来源于工商管理局系统,同时还需要来源于征信系统的企业法人征信信息,税务局系统的纳税证明信息,银行系统的贷款信息及还款信息,企业经营状况宏观经济因素资讯视频图片等以及特定行业影响因素比如农产品加工企业,需户,本文分析范围只针对电费回收风险较大的企业客户进行分析。个人客户由于基数较大个体风险影响较低,同时事业单位客户社会团体政府机关等客户因负有社会责任,受外部因素影响较低。电费信息业扩信息稽查信息用检信息和到了广泛应用。证据权重转化方法。将分类变量转化为数值型变量,以降低建模程序的复杂性,同时可以将回归模型转变为标准评分卡格式,以利于后续模型结果的解释及应用。对于分类自变量的第组,段进行逻辑性检查和取值检查,发现并正确标记缺失数据识别有效数据如排除缴费数据中的考核记录等重点数据字段的取值是否正确以及取值分布是否合理发现可能的异常值并对异常值发生的系统性原因进行排查在根据业务逻辑设