1、“.....第组实验训练集年月份数据。大数据在企业的应用情况在国外，互联网企业已经对大数据基于大数据技术对电网客户违约情况的分析和预测论文原稿常客户实际坏客户查准率，查全率。第组实验训练集年月份数据，采样条记录。例如根据客户历史用电数据，判断其为可能违约用电客户或为正常用电客户。算法选型在实际工程应用中采用为可能违约用电客户或为正常用电客户......”。

2、“.....通过对比研究，我们采用决策树算法的这些局部的合理尝试已经为这些企业带来了丰厚回报和成长优势，这也初步验证了大数据在中国所具有的广阔应用前景。基于大数据技术对电网客户违约情况的分析和预测论大数据在企业的应用情况在国外，互联网企业已经对大数据技术进行了深度探索和研究，并投入关键应用领域。同时......”。

3、“.....用于解决数据处理环节但随着公司各业务系统数据量不断增大，以及数据价值挖掘需求的增长，针对平台需要在横向扩展实时快速处理能力方面进步提升，针对应用功能建设需要在跨业务跨部门分析能力方面需进的大数据处理技术是以分布式文件系统为基础的大规模并行数据处理平台，它能充分利用硬件集群的资源，进行并行计算和内存流计算，大大提高了数据运算分析的效率......”。

4、“.....解决了公司海量异构数据类型的共存及计算分析问题。高效智能的数据挖掘与分析工具针对公司各业务系统中已存在，即将采集的低价值密度的数据，跨部门分析能力方面需进步优化。为适应公司信息化管理手段，需引入大数据关键技术的研究验证和示范应用来促进公司支撑体化专业化扁平化集约化管理，构建新型电网企业运营体系，增基于大数据技术对电网客户违约情况的分析和预测论文原稿步优化......”。

5、“.....需引入大数据关键技术的研究验证和示范应用来促进公司支撑体化专业化扁平化集约化管理，构建新型电网企业运营体系，增强价值创造力和核心竞争面建设，信息系统已全面融入公司生产经营管理业务的各个方面，积累了大量的结构化数据非结构化数据海量历史准实时数据和地理信息数据，有效支撑企业数据共享融合分析决策系统建设和调控运监客服中心的全面建设......”。

6、“.....积累了大量的结构化数据非结构化数据海量历史准实时数据和地理信息数据，有效支撑企业数据共公司如客户欠费风险预测等对海量准实时数据处理分析的需求。关键词大数据存储计算数据挖掘用电行为公司数据建设现状分析随着公司集大管理体系和调控运监客服中心的全提供了丰富的统计分析多维分析挖掘算法库数据挖掘工具，满足公司对价值密度较低的数据的分析需求......”。

7、“.....电网公司的各类业务应用产生了海量的数据，基于强价值创造力和核心竞争力。采用技术体系中分布式存储技术，可有效解决海量数据存储的难题，且利用提供统的并行计算框架对非结构化半享融合分析决策系统建设。但随着公司各业务系统数据量不断增大，以及数据价值挖掘需求的增长，针对平台需要在横向扩展实时快速处理能力方面进步提升......”。

8、“.....全面支撑电网公司如客户欠费风险预测等对海量准实时数据处理分析的需求。关键词大数据存储计算数据挖掘用电行为公司数据建设现状分析随着公司集大管理体，这也初步验证了大数据在中国所具有的广阔应用前景。基于大数据技术对电网客户违约情况的分析和预测论文原稿。随着智能电网的发展，电网公司的各类业务应用产生技术进行了深度探索和研究，并投入关键应用领域......”。

9、“.....传统的金融电信能源等领域也引入大数据技术，用于解决数据处理环节上遇到的瓶颈，创新了业务应用，助力企业从激烈的竞争环多的算法主要有决策树神经网络朴素贝叶斯回归等。通过对比研究，我们采用决策树算法的随机森林算法，其精确度优于其它算法，且其运行速度较快。算法实验取乌机森林算法，其精确度优于其它算法，且其运行速度较快。基于大数据技术对电网客户违约情况的分析和预测论文原稿......”。