1、“.....其最终得分即为各变量对应分值的和。案例分析图模型构建思路如体验,实现降本增效。本文通过挖掘营销数据,应用逻辑回归进行分类预测,完成客户需求模型的构建,提升供电公司投诉识别能力。于大数据挖掘的电力客户投诉敏感研究原稿。个客户的评分可以表示为其中,是模型参数。是转化值,是元变量或者,表示变量是否取个值。是模型变量个数多影响因素中筛选出对该事件的发生概率有重要影响的因素,并建立使用这些影响因素估计该事件在段时间内发生概率的回归模型。该方法在市场研究中常用于因素筛选目标市场评估相对危险度估计等。本文研究的目的就是建立预测模型,研究哪些影响因素对投诉事件发生概率有显著影响以及影响多大,通过比朋,刘巍琳,袁超,于洋基于大数据技术的电力客户服务辅助决策系统电子技术与软件工程,陈浩以电力客户行为数据挖掘为基础的营销策略研究华北电力大学北京,。本文通过挖掘营销数据,应用逻辑回归进行分类预测......”。

2、“.....提升供电公司投诉识别能力。于大数据挖掘的电力客户投诉于大数据挖掘的电力客户投诉敏感研究原稿。我们把测试集数据带入模型,通过模型对测试集的预测结果和测试集的真实结果,来计算模型的正确率。表示预测和真实结果均为正例的情况,表示预测和真实的结果均为反例的情况,表示测试集的真实类别是正类,但预测结果为负类,表示测试集的真实类别是负类,但预测结果为正类的情况反例的情况,表示测试集的真实类别是正类,但预测结果为负类,表示测试集的真实类别是负类,但预测结果为正类的情况。给出计算模型精确度的公式为最终根据计算,模型综合正确率为,验证了模型的正确性和有效性。结束语本文应用逻辑回归模型,构建了电力客户投诉敏感模型客户停电投诉敏感度影响较大的有用电量电费历史拨打次数停电时长等因素。客户敏感度分类结果如下表所示。其中投诉敏感类型为模型预测类别,分别为高度敏感中低敏感和低度敏感个等级,如图所示......”。

3、“.....接下来就要对逻辑回归模型进行性能度量,来确定这个模型是否是有效的行训练,得到投诉敏感度模型。模型输出及评估投诉敏感度模型特征重要性计算使用软件分析平台,根据逻辑回归模型训练分析,对客户停电投诉敏感度影响较大的有用电量电费历史拨打次数停电时长等因素。客户敏感度分类结果如下表所示。其中投诉敏感类型为模型预测类别,分别为高度敏感中低敏感和低度将处理后的数据按进行随机分割,形成训练集和测试集,其目的是拿的数据用来训练模型,用剩余的的数据用来检验模型的分类效果。基于电力公司客户投诉工单信息明细,对变量进行方差分析,在基本属性基础下,消费行为和信息对模型影响较大,对客户投诉敏感预测准确,故输出如图所示指标体系。图指标感个等级,如图所示。图计算结果根据以上建模分析结果,接下来就要对逻辑回归模型进行性能度量,来确定这个模型是否是有效的。我们把测试集数据带入模型......”。

4、“.....来计算模型的正确率。表示预测和真实结果均为正例的情况,表示预测和真实的结果均为个客户的评分可以表示为其中,是模型参数。是转化值,是元变量或者,表示变量是否取个值。是模型变量个数,为每个变量分类个数。客户得分控制在分之间,基于标准评分卡的算法将逻辑回归模型结果转化为评分卡的形式,其最终得分即为各变量对应分值的和。案例分析图模型构建思路如要在海量数据中快速获取与项目有关的数据。第个阶段是数据挖掘。根据数据仓库中数据的普遍特征,选择合适的算法和工具,采用案例推理规则推理模糊集遗传算法神经网络统计学等方法处理信息。数据挖掘的关键在于明确挖掘任务,并找到合适的挖掘算法。第个阶段是知识表示和模式评估。模式主要用于准确基于大数据技术的电力客户属性挖掘研究与应用电力与能源,何容,吴斌,傅宏,张向东,陶林,赵莉基于大数据分析的电力客户成长型全景视图构建自动化应用,梁哲辉,顾安朋......”。

5、“.....袁超,于洋基于大数据技术的电力客户服务辅助决策系统电子技术与软件工程,陈浩以电力客户行为数据挖掘为基础通过实证验证了模型的有效性,研究成果有效提升供电公司客户服务管理工作,为精准营销提供有效支持。参考文献谢胜祥,张惠诗基于大数据技术的电力客户属性挖掘研究与应用电力与能源,何容,吴斌,傅宏,张向东,陶林,赵莉基于大数据分析的电力客户成长型全景视图构建自动化应用,梁哲辉,顾安感个等级,如图所示。图计算结果根据以上建模分析结果,接下来就要对逻辑回归模型进行性能度量,来确定这个模型是否是有效的。我们把测试集数据带入模型,通过模型对测试集的预测结果和测试集的真实结果,来计算模型的正确率。表示预测和真实结果均为正例的情况,表示预测和真实的结果均为。我们把测试集数据带入模型,通过模型对测试集的预测结果和测试集的真实结果,来计算模型的正确率。表示预测和真实结果均为正例的情况......”。

6、“.....表示测试集的真实类别是正类,但预测结果为负类,表示测试集的真实类别是负类,但预测结果为正类的情况身没有大小比较关系,只代表种类型,需要将其转换为类型变量。转换过程使用软件的类型转换函数即可实现,将以上处理好的数据,在分割好的训练集上,使用逻辑回归模型进行训练,得到投诉敏感度模型。模型输出及评估投诉敏感度模型特征重要性计算使用软件分析平台,根据逻辑回归模型训练分析,对于大数据挖掘的电力客户投诉敏感研究原稿表达出数据的挖掘成果,最终构建出有识别能力的完整的表达模式。模型构建回归参数的估计通常采用最大似然法,对各指标进行最优分群处理和证据权重转化后,构建逻辑回归模型,对模型进行统计学验证,并对通过验证的模型结果进行量化输出,根据给出的评分卡函数得到客户综合得。我们把测试集数据带入模型,通过模型对测试集的预测结果和测试集的真实结果,来计算模型的正确率......”。

7、“.....表示预测和真实的结果均为反例的情况,表示测试集的真实类别是正类,但预测结果为负类,表示测试集的真实类别是负类,但预测结果为正类的情况客户投诉敏感研究数据挖掘技术数据挖掘技术是利用算法搜索,从海量数据中提取重要信息和有趣模式的过程。图所示为数据挖掘的数据模型建立过程。第个阶段是数据的预处理,将采集到的原始数据转化为符合项目需求的有效数据。数据预处理是为了有效弥补原始数据缺陷,保证数据的可靠完整。数据抽取就需要,选取区域共计户的用电客户作为客户电费电量敏感度分析样本,通过关联用电客户电价信息,再关联应收电费信息表购电记录表目录电价表等信息,得到有效样本数为条,将处理后的数据按进行随机分割,形成训练集和测试集,其目的是拿的数据用来训练模型,用剩余的的数据用来检验模型的分类效果。营销策略研究华北电力大学北京,。模型构建回归参数的估计通常采用最大似然法,对各指标进行最优分群处理和证据权重转化后......”。

8、“.....对模型进行统计学验证,并对通过验证的模型结果进行量化输出,根据给出的评分卡函数得到客户综合得分。关键词大数据挖掘电力感个等级,如图所示。图计算结果根据以上建模分析结果,接下来就要对逻辑回归模型进行性能度量,来确定这个模型是否是有效的。我们把测试集数据带入模型,通过模型对测试集的预测结果和测试集的真实结果,来计算模型的正确率。表示预测和真实结果均为正例的情况,表示预测和真实的结果均为给出计算模型精确度的公式为最终根据计算,模型综合正确率为,验证了模型的正确性和有效性。结束语本文应用逻辑回归模型,构建了电力客户投诉敏感模型,通过实证验证了模型的有效性,研究成果有效提升供电公司客户服务管理工作,为精准营销提供有效支持。参考文献谢胜祥,张惠诗客户停电投诉敏感度影响较大的有用电量电费历史拨打次数停电时长等因素。客户敏感度分类结果如下表所示。其中投诉敏感类型为模型预测类别......”。

9、“.....如图所示。图计算结果根据以上建模分析结果,接下来就要对逻辑回归模型进行性能度量,来确定这个模型是否是有效的如图所示,客户敏感分析通过数据获取和处理,应用逻辑回归模型,完成客户需求模型的构建,并对模型进行评估。根据客户需求分析需要,选取区域共计户的用电客户作为客户电费电量敏感度分析样本,通过关联用电客户电价信息,再关联应收电费信息表购电记录表目录电价表等信息,得到有效样本数为条,基于电力公司客户投诉工单信息明细,对变量进行方差分析,在基本属性基础下,消费行为和信息对模型影响较大,对客户投诉敏感预测准确,故输出如图所示指标体系。图指标体系变量类型转换将投诉敏感类型是否电费敏感电压等级由数值型变量转换为因子型变量,这个变量在读取的数据中为数字的等数字,于大数据挖掘的电力客户投诉敏感研究原稿。我们把测试集数据带入模型,通过模型对测试集的预测结果和测试集的真实结果......”。