基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状
大数据分析在电力行业中的应用
大数据分析在电力行业中的应用随着科技的不断发展，大数据分析在各个行业中的应用也日益广泛。
电力行业作为国民经济的重要支撑，同样受益于大数据分析的技术进步。
本文将介绍大数据分析在电力行业中的应用，并探讨其带来的价值和挑战。
一、大数据分析在电力运营中的应用1. 智能电网管理大数据分析在智能电网管理中发挥重要作用。
通过对大数据进行收集、存储和分析，电力公司可以实现智能电网的远程监控、故障诊断和优化运营。
通过监测各个环节的数据，电力公司可以实时掌握供电情况、故障信息和负荷情况，提前做出相应的调整，从而提高电网的可靠性和运行效率。
2. 负荷预测和调度利用大数据分析技术，电力公司可以准确地进行负荷预测和调度。
通过对历史负荷数据的分析，结合天气、季节和节假日等因素，可以准确预测未来的负荷需求。
在此基础上，电力公司可以制定合理的负荷调度计划，保证电力供应的稳定性和可靠性。
3. 能源消耗监测与管理大数据分析技术还可以应用于能源消耗的监测和管理。
通过对电力使用数据进行分析，电力公司可以分析出能源的消耗情况及趋势，并找出能耗的高峰时段和高耗能设备，从而制定相应的节能策略。
同时，通过数据分析，还可以检测出潜在能源浪费和损耗的问题，进一步提高能源利用效率。
二、大数据分析在电力安全中的应用1. 电力设备监测与维护大数据分析可以帮助电力公司实现对电力设备的实时监测与预测维护。
通过对设备数据的收集和分析，可以及时判断设备的健康状况，预测设备的故障和损坏风险，并及时采取维护措施，避免设备故障对电力供应的影响，提高设备的可用性和可靠性。
2. 安全事故预警与应急响应大数据分析技术可以帮助电力公司及时掌握潜在的安全隐患，实现安全事故的预警与应急响应。
通过对历史事故数据的分析，结合实时监测数据，可以发现安全隐患的规律和特征，提前采取相应的安全措施。
同时，通过大数据分析，还可以实现对事故的快速反应和处置，减少事故对电力供应造成的影响。
三、大数据分析在电力市场中的应用1. 供需匹配与需求预测大数据分析技术可以帮助电力公司实现供需匹配与需求预测。
大数据分析在电力系统中的应用与效果优化
大数据分析在电力系统中的应用与效果优化近年来，随着大数据技术的迅猛发展，电力系统领域也开始广泛应用大数据分析技术，以实现电力系统的智能化管理与优化。
大数据分析在电力系统中的应用，可以帮助提高电力系统的运行效率、优化电力资源配置、预测电力需求以及改善用户体验等方面发挥重要作用。
首先，大数据分析在电力系统中可以实现对电力系统的实时监测与管理。
传统的电力系统监测和管理往往基于有限的数据采样，难以全面了解电力系统的实时运行情况。
然而，随着大数据技术的应用，电力系统可以更加全面地采集和分析各种与电力系统相关的数据，如电网负荷数据、发电机运行数据、输电线路数据等，从而实现实时对电力系统进行监测、预测和故障诊断。
通过大数据分析，可以及时发现电力系统中的潜在问题，并采取相应的措施，以保障电力系统的稳定运行。
其次，大数据分析可以帮助电力系统优化电力资源配置。
电力资源的配置是电力系统中的重要问题，它关系到电力系统的经济效益和环境效益。
利用大数据分析技术，可以对电力系统中的各类电力资源进行全面的分析和评估，帮助电力系统管理者做出更加科学合理的决策。
例如，通过对电力市场的需求数据进行分析，可以合理配置发电机组，以满足不同时间段的电力需求。
此外，大数据分析还可以帮助确定输电线路的最佳布局和容量，以提高输电效率和减少输电损耗。
另外，大数据分析对于电力需求的预测也具有重要意义。
电力需求的准确预测对于电力系统的规划和调度至关重要。
传统的电力需求预测主要依赖于经验和统计方法，难以准确地捕捉到电力需求的复杂规律和变化趋势。
而利用大数据分析技术，可以结合历史电力需求数据、气象数据、社会经济数据等多种数据源，建立更加准确的电力需求预测模型。
这样，电力系统管理者可以根据预测结果合理安排电力供应，避免供需失衡导致的电力不足或浪费问题。
此外，大数据分析还可以改善用户体验。
电力系统作为服务于社会大众的公共基础设施，其稳定性和可靠性直接影响到人们的生活质量。
基于大数据挖掘的用电行为分析
基于大数据挖掘的用电行为分析随着大数据技术的不断发展和应用，用电行为分析也成为了一个热门的研究方向。
大数据挖掘技术可以帮助我们深入了解用户的用电习惯、需求以及用电行为，为电力公司提供针对性的服务和优化方案。
本文将结合实际案例，介绍基于大数据挖掘的用电行为分析的一般步骤和方法。
一、数据收集和预处理数据是进行用电行为分析的基础，我们需要收集大量的用电数据。
目前，电力公司一般都有智能电表，可以实时记录用户的用电数据，这些数据包括每个用户的用电时间、功率消耗等信息。
还可以收集用户的个人信息、用电设备信息等。
在数据收集的过程中，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、缺失值填充等。
这一步骤的目的是保证数据的质量和完整性，为后续的数据挖掘提供可靠的数据基础。
二、数据挖掘和分析在数据预处理完成后，我们可以进行数据挖掘和分析。
常用的数据挖掘方法有聚类、分类、关联规则挖掘等。
这些方法可以帮助我们发现用户的用电特征和模式。
以聚类分析为例，我们可以将用户分成不同的群组，每个群组代表了一类用户。
通过对不同群组的用电行为进行分析，我们可以发现不同群组之间的用电行为的差异和规律。
一些用户可能属于经济型用户，他们用电时间较短、功率较低；而一些用户可能属于高耗能用户，他们用电时间较长、功率较高。
通过对用户群组的分析，电力公司可以制定相应的用电策略，提供个性化的用电服务。
三、模型构建和预测在分析得到用户的用电特征和模式后，我们可以构建相应的模型，进行用电行为的预测。
常用的模型有时间序列模型、神经网络模型等。
这些模型可以帮助我们预测未来的用电需求和负荷，为电力公司的运营决策提供参考。
以时间序列模型为例，我们可以通过历史用电数据构建一个时间序列模型，然后利用该模型对未来的用电数据进行预测。
通过对未来用电需求的预测，电力公司可以合理安排电力供应，避免供应不足或过剩的情况发生。
四、结果解释和应用我们需要将用电行为分析的结果进行解释和应用。
大数据技术在电力行业的应用前景
大数据技术在电力行业的应用前景随着科技的不断进步和数据技术的快速发展，大数据技术在各行各业得到了广泛的应用。
在电力行业中，大数据技术也已经在许多领域得到应用并取得了明显的效果。
这篇文章将从电力行业的发展现状和现有问题着手，探讨大数据技术在电力行业的应用前景。
一、电力行业的发展现状和存在问题电力在现代社会中是不可或缺的基础能源之一。
随着人口的增长和城市化进程的加速，电力需求也在不断增长。
电力行业在这样的背景下，必须不断进行技术升级和转型升级，才能满足社会对电力资源的需求。
但是电力行业存在着许多问题。
首先，电力行业是一个庞大的系统，所以自然也存在着诸多复杂的技术难题。
其次，由于电力资源的地域性特点，电力公司需要建立一整套反应灵敏的运营和管理模式以应对各种突发事件。
此外，电力行业也存在着较为严格的政府监管以及与其他行业的竞争，这些因素都对电力行业的发展带来了巨大的压力。
面对这些问题，电力行业需要不断地进行技术创新和管理创新以适应市场的需求和挑战。
现在，大数据技术正是一个解决电力行业问题的良好手段。
二、大数据技术在电力行业的应用1. 智能电网建设智能电网是目前电力行业转型升级的重要方向之一，而大数据技术在智能电网建设中发挥着重要作用。
智能电网需要对电力系统中各种数据进行实时监测、分析和处理，以及对电网设备的运行状态进行预测和维护。
这就需要大数据技术来实现数据采集、存储、处理和应用。
大数据技术通过与物联网技术的深度融合，实现对设备的远程监控，提高设备运行的精细化程度。
很多智能电网项目都采用了基于大数据的设备预警技术，通过设备告警自动化处理和结构式的数据分析，可以在预警到来之前发现问题并及时进行排查，从而避免远程故障发生。
2. 智能能源管理电力行业是一个高能耗的行业，增加能源效率和降低能源浪费是电力行业转型升级的另一个重要方向。
大数据技术可以使用电网数据分析和业务数据管理等方式实现对能源的精细化管理。
电网数据分析技术可以对设备的能源消耗情况进行分析，从而找到节约能源的有效方法。
电力大数据的分析与应用前景展望
电力大数据的分析与应用前景展望一、引言随着信息技术的迅速发展，电力行业也逐渐进入了数字化时代。
电力系统的运行过程中产生的大量数据被广泛应用于电力设备的监测、能源管理、故障诊断等领域，形成了电力大数据。
电力大数据的分析与应用具有重要意义，可以提高电力系统的安全性、稳定性和可靠性，进一步推动电力行业的发展。
二、电力大数据的特点1. 海量性：电力系统中各种测量设备、监测仪器和传感器等产生的数据庞大复杂，以至于难以以传统手段进行处理和分析。
2. 多样性：电力大数据包括了电压、电流、功率、电能等各种指标和参数，同时也可以包括天气数据、设备状态数据等多种类型的信息。
3. 高实时性：电力系统的数据需要实时采集和分析，以便及时发现和应对电力系统中的问题，确保系统的安全和稳定运行。
4. 高价值性：电力大数据包含着电力系统的规律和趋势，通过对数据的分析和挖掘，可以发现并利用其中的潜在价值，提供决策支持和优化控制。
三、电力大数据的应用现状1. 电力设备监测与故障诊断：通过对电力设备产生的数据进行分析，可以监测设备的状态，及时发现潜在问题，并进行故障诊断，提高设备的运行效率和可靠性。
2. 能源管理与优化：电力大数据可以分析用户的用电行为和需求，进而为用户提供用电建议和优化方案，以实现能源的高效利用和节约。
3. 电力负荷预测与调度：通过对历史数据和相关因素的分析，可以预测未来电力负荷的变化趋势，为电力调度提供决策依据，以保障电力系统的供需平衡和稳定运行。
4. 智能电网建设：电力大数据为智能电网的建设提供了必要的技术支持，通过对数据的分析和利用，可以实现电力系统的智能化监测、控制和管理，提高系统的安全性和可靠性。
四、电力大数据的分析方法1. 数据清洗与融合：对电力大数据中的异常值、缺失值和噪声进行处理，结合多源数据进行融合，提高数据的质量和可用性。
2. 数据挖掘与机器学习：通过从电力大数据中挖掘隐藏的规律和模式，运用机器学习算法进行预测和分类，帮助电力系统进行故障预警、统计分析和优化决策。
基于大数据挖掘的用电行为分析
基于大数据挖掘的用电行为分析随着电力行业的发展，电力供给能力不断提高，但是电力供求结构的变化也给电力安全稳定和可持续发展带来了挑战。
为了改善供需矛盾，提高电力资源的利用效率，电力行业开始引入大数据分析技术，以实现全方位、高效的用电行为分析。
大数据挖掘技术是指通过利用算法和计算机等计算能力，对大规模数据进行处理、挖掘和分析，在数据中发现潜在的模式、关系和规律，从而实现预测、分类、推荐等相关应用。
在电力行业中，大数据挖掘技术可以通过对历史用电数据进行分析，获取用电趋势、用电时间等信息，挖掘用户的用电行为规律，实施精准用电管理。
1、用电运营管理大数据挖掘技术能够根据历史用电数据，分析热度分布、负荷曲线、用电峰谷等信息，预测用电状况，及早发现潜在的用电问题，为电力企业的用电运营提供及时、准确的数据支持。
同时，通过分析用户用电行为，大数据挖掘技术能够识别出那些需要进行用电管控的用户，为电力企业提供精准的用电管理。
2、负荷预测和能源调度在电力系统中，负荷的变化直接影响到电网的稳定运行。
大数据挖掘技术通过对历史数据进行分析，可以预测负荷峰值、负荷起伏、负荷变化趋势等。
同时，根据用户用电行为规律，可以实现能源调度的优化，将用电峰谷进行调节，优化用电结构，提高电能利用效率。
3、用电异常监测大数据挖掘技术可以通过分析用电数据，实现监测用户用电异常，比如突发用电、用电量超标等情况。
及时发现用电异常，可以有效避免用电安全事故的发生，保障用电安全和电网的稳定运行。
二、大数据挖掘技术在节能减排中的应用1、能源消耗分析大数据挖掘技术可以通过分析历史用电数据，实现能源消耗分析。
通过对用户用电行为规律的识别，可以发现能源浪费的情况，对存在的能源浪费进行深入分析和探讨，并制定节能减排的方案。
2、能源使用效率提升3、节能减排目标管理评估大数据挖掘技术可以通过对不同用户的用电情况进行评估，确定节能减排的目标，并监测其执行情况，及时进行评估和修正。
电力行业中的大数据分析应用与效果
电力行业中的大数据分析应用与效果随着科技的快速发展和社会的进步，电力行业作为现代工业发展的基石之一，也面临着越来越多的挑战和机遇。
为了更好地适应市场需求、提高效率和降低成本，电力行业开始广泛应用大数据分析技术。
本文将探讨电力行业中大数据分析的应用领域以及相关效果。
一、电力市场分析电力市场是一个复杂而庞大的体系，涉及到供需平衡、价格形成、电源配置等多个要素。
传统的分析方法可能无法准确预测市场变化，而大数据分析技术则可以运用数据挖掘、模型建立等手段，从海量的数据中提取有用信息，用于市场分析和决策支持。
通过大数据分析，电力企业可以更好地了解市场需求、预测价格波动，并合理调整电源产能，以提高市场竞争力。
二、电力网络运行管理电力网络的运行管理对于电力行业的稳定发展至关重要。
传统的运行管理方法往往难以应对复杂多变的情况，而大数据分析技术则可以对电力网络进行实时监测，并通过研究历史数据和模型预测未来的运行情况。
通过对数据的分析，电力企业可以及时发现并解决潜在的问题，提高供电可靠性和安全性。
三、电力设备预测维护电力设备在长期运行过程中会逐渐出现老化和损坏的情况，传统的维护方法常常是固定周期的例行检修，这不仅浪费资源，还无法有效避免设备故障给电力系统带来的影响。
大数据分析技术可以对电力设备进行智能预测维护，通过对设备运行数据的分析，提前发现设备潜在的故障迹象，并采取相应的维护措施，从而避免设备故障对电力系统的影响，提高设备利用率和维修效率。
四、电力用户需求预测电力用户需求的准确预测对于电力行业的规划和资源配置至关重要。
传统的需求预测方法常常依赖于经验和统计方法，存在一定的误差和不确定性。
而大数据分析技术可以从多个维度收集和分析用户数据，通过挖掘用户行为模式和趋势，提高需求预测的准确性。
这不仅可以帮助电力企业合理规划电力资源，还可以提供个性化的用电服务，满足用户的日益增长的需求。
综上所述，电力行业中应用大数据分析技术具有重要的意义和广泛的应用前景。
基于大数据挖掘的电力用户用电行为与需求预测研究
基于大数据挖掘的电力用户用电行为与需求预测研究电力用户用电行为与需求预测是电力行业中一项重要的研究课题。
通过基于大数据挖掘的方法，可以对用户的用电行为进行深入分析，并预测未来的用电需求。
本文将从数据挖掘的角度出发，介绍基于大数据挖掘的电力用户用电行为与需求预测的研究。
首先，电力用户用电行为的数据包含了用户的用电量、用电时间、用电器具等各种信息。
这些数据被记录在电力系统中，通过大数据挖掘的方法，可以对这些数据进行分析和预测。
其中，时间序列分析是一种常用的方法。
通过对历史数据进行分析，可以发现电力用户用电行为的规律和趋势。
例如，某些用户的用电量在夏季高峰期会有明显增加，这可能与空调使用相关。
通过时间序列分析，可以对用户的用电行为进行刻画和预测。
其次，基于大数据挖掘的电力用户用电行为与需求预测还可以考虑其他因素的影响。
例如，天气因素是影响用户用电行为的重要因素之一。
在不同的天气条件下，用户对空调、取暖等用电设备的需求会有所不同。
因此，可以将天气数据与电力用户用电数据进行关联分析，找出天气对用电行为的影响规律，并根据天气预报对未来的用电需求进行预测。
另外，基于大数据挖掘的电力用户用电行为与需求预测还可以考虑用户个体特征的影响。
例如，用户的职业、收入水平、家庭人口等因素都会对用电行为产生影响。
通过分析这些用户个体特征数据，可以发现不同用户群体之间的用电差异，并预测不同用户群体未来的用电需求。
这对于电力公司制定用电策略、进行需求侧管理等都具有重要意义。
在大数据挖掘的技术方面，可以采用机器学习算法对电力用户用电行为进行建模和预测。
例如，可以使用分类算法对用户进行聚类分析，发现不同用户群体的用电行为特征，并预测未来的用电需求。
另外，回归分析等方法也可以用于预测用户的用电量。
通过综合使用这些算法，可以建立准确的模型，提高电力用户用电行为与需求的预测精度。
此外，在大数据挖掘的过程中，数据质量的保证也是十分重要的。
电力用户用电行为数据中可能存在数据缺失、异常值等问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状
发表时间：
2019-05-16T11:28:33.883Z 来源：《电力设备》2018年第33期 作者： 高晋峰1 高岱峰2
[导读] 摘要：随着我国经济快速的发展及人民生活水平的提高，客户用电量及用电方式、行为呈现出多元化的特征，逐渐形成了用户端大
数据，这些数据隐藏着许多用户用电行为的潜在信息。如何快速有效地对电力用户端大数据进行分析，并挖掘用户用电行为的有效信息，
是当今重要的研究课题。
（国网山西省电力公司客户服务中心 山西太原 030008；
国网山西省电力公司计量中心 山西太原 0300032)）
摘要：随着我国经济快速的发展及人民生活水平的提高，客户用电量及用电方式、行为呈现出多元化的特征，逐渐形成了用户端大数
据，这些数据隐藏着许多用户用电行为的潜在信息。如何快速有效地对电力用户端大数据进行分析，并挖掘用户用电行为的有效信息，是
当今重要的研究课题。
关键词：大数据技术；用户行为分析
1
电力用户行为大数据分析的必要性
随着我国市场经济的不断发展，电力企业的性质也在发生变化，逐渐由生产型企业转变经营型企业，电力行业需要面对的是市场营
销。所以，对用电客户的行为分析成为当前电网企业在市场营销中的重要内容。此外，近年来电网在信息化建设方面取得了很大的进步，
作息化水平在不断地提高，电网企业的信息管理系统中积累了有关用户的大量数据。开发数据挖掘系统并利用它对电网用户的行为进行分
析，可以有效提高电力企业的营销质量。
在当前的信息管理系统中，只能对用户的数据信息进行简单的增减和查询，不能进行挖掘和利用隐含在数据内部的信息，不能查明深
层次的关系，无法利用这些数据分析用户行为和将来的发展趋势，所以基于大数据技术的电力用户行为分析是十分必要的，利用它可以实
现数据的挖掘，系统可以对现有信息管理系统采集到的用户数据进行智能化分析，挖掘出存在的深层次的关联，转变为供决策者使用的信
息，这类决策型的信息可以帮助电网企业在市场营销决策中提升对客户服务的质量。
总之，基于大数据技术的电力用户行为分析，挖掘不同用户用电行为的相似性，对于电力公司可以为用户提供信用价值评估，功率预
测，定价，个性化定制等策略，也能够根据用户用电需求提高电力服务水平，特别是通过深入分析各类别各行业用电信息，对于政府掌握
经济运行情况和制定相关政策具有重要的价值，同时用户也可
以根据提供的相关信息进行自我用电调节；面向电力用户可以方便用户用
电自我认知、推荐用电方式变更等；为政府提供经济发展趋势预测，区域房屋空置率分析，补贴，热工行业决策支持等。
2
基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状
2.1
基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状
我国从2013年开始便开始效仿美国，运用大数据技术，分析用户行为特征，我国有的电力企业也开始致力于对大数据应用技术进行研
究，我国当前在
27个省市加入了智能用电研究系统，涉及的研究用户达到了2.42亿户，江苏电力公司在2013年时就优先采用 Hadoop 分布式
技术，对用户的用电情况进行调查并记录，为全国电力公司起到了榜样作用，另外，我国也全新地建立了多维度数据分析模型，增加了数
据的可视化，为电力企业提供更多的识别便利。在
2015年，上海成为了首个电力需求响应试点实验的工作地点，到了年底，上海已经可以
独挡一面，用信息采集系统直接将
2.8万个用电的数据采集并分析出来，使电力企业可以充分运用这些数据来进行用电行为分析，从而增加
电能的利用率，更少地减少不必要的电能消耗，使企业向着利益最大化发展。
2.2
基于大数据技术的电力用户行为分析的应用存在的问题
随着无线传感器技术的快速发展，智能设备的广泛应用，迫使电力企业对居民用电负荷预测精度的要求更加严格，预测中面临的问题
也不断增加。传统负荷预测偏向于所使用的技术，然而在智能电网时代下智能设备将负荷预测导向粒度更细的层面。
（1）大数据管理
在智能电网的建设过程中，大量智能电表、智能家居等设备的安装和使用，以及电网不断向信息化、智能化、互动化等理念转变，导
致电力信息数据在采集、存储和处理阶段都遇到了新的问题。为实现智能电网中
“秒级”数据采集服务，增强与用户交互的实时性，这就要
求智能时代采用先进的大数据处理技术实现对电力大数据的管理。
（2）预测算法
智能电网时代的到来，对负荷的管理与控制要求更加严格，而传统的负荷预测方法对影响因素分析不够透彻，导致部分时间点预测不
够精确。其次，面对智能电网所采集数据的规模不断增加，快速做出负荷预测对传统的负荷预测方法已力不从心。面对海量的数据要做出
精确的预测，迫使高效的预测方法产生。
（3）负荷预测的多元化
智能电网的建设以及居民生活水平的提高，影响负荷曲线变化的因素趋于多元化，对于负荷预测的影响因素更加多样化。能源互联网
的提出，对能源的管理和控制更加严格，高精度的负荷预测对能源管理和节能环保提供了保障。
3
基于大数据技术的电力用户行为分析方案
3.1
基于大数据技术的电力用户行为分析主要研究内容
针对传统用电行为分析过程中，定量特征分析工具匮乏、客户细分深度不足，导致分析结果精确度、颗粒度和针对性不高等问题。依
托大数据平台，基于
95598海量历史工单信息，开展电力用户行为分析研究，深度挖掘客户用电行为特征，结合业务场景，找准客户服务环
节与客户需求之间的差距，使电力企业能有针对地性优化营销组织，改善服务模式。
（1）根据客户个人关注热点，建立客户偏好标签库。通过客户细分模型，对客户的用电情况、停电反映、投诉类型、热点关注事件等
行为特征，将客户按照偏好标签，分为不同类型群体，并针对不同的客户群，深度挖掘客户价值，提供差异化、个性化服务。如电费敏感
型客户、投诉热衷型客户、事件敏感型客户、业务关注型客户、微信关注型客户、
APP关注型客户、潜在电动汽车客户等。
（2）根据客户服务请求频次和渠道，建立客户细分群。按照一定时间（月度/年度）内的与客户交互频次的强度，将客户分为强交互
客户、一般交互客户、弱
/无交互客户等三类。分析各类客户群体特性，提供精准服务。
（3）可视化展现客户的用电行为数据。通过对各单位客户群进行多维度统计分析，为各单位、各专业查找管理差距、明确业务的改进
方向提供依据。
3.2
基于大数据技术的电力用户行为分析技术路线
（1）数据准备和采集。
数据来源主要包括95598业务支持系统、SG186营销系统、用电信息采集系统、电子渠道后台数据、电能质量服务平台等方面。主要包
括以下几个方面的数据信息：
基本属性：用户编号、用户名称、立户日期、户名、供电单位、合同容量、行业类别等；
交费行为：电费发行日、实收日期、应收电费、实收电费、实收日期、交费方式等；
用电信息：应收电量、违约用电历史记录、违法用电历史记录等；
渠道数据：渠道绑定状态、渠道总体使用情况、渠道功能使用情况、服务评分。。
数据采集方法有Apache Flueme、ETL数据抽取、数据复制、企业服务总线等，可以根据实际业务采取所需的数据采集方法采集所要分
析的数据集。对于数据存储，可以使用根据存储读写效率、存储成本、存储管理的不同，运用不同的大数据存储方法，如分布式关系数据
库、分布式文件存储系统、分布式内存数据库、分布式非关系型数据库等。一般来说，大数据存储具有低成本、高实时性、高扩展型等特
点。
（2）数据分析
大数据分析是运用大数据分布式计算方式，结合分析模型对初始数据进行数据分析。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统
计学等。上述方案基于初始数据开展数据质量治理、元数据管理、数据应用服务推送、数据结构重组、扩展数据维度、轻度统计汇总、语
音语义解析、语速语调究解析等数据处理作业，实现基于聚类分析、回归分析与等模型算法的模型构建应用。
（3）数据应用
数据应用包括客户服务管理分析、内部运营管理分析、市场营销和电子商务建设水平分析、电网建设情况分析四大应用体系，在公司
总部决策支撑、省公司服务协同、客服中心运营提升、增值业务发展四个方向上的泛在化大数据服务支撑。
4
结束语
基于大数据技术的电力用户行为分析研究，对来电用户根据工单内容与来电频次，进行用户群的细分，可提高对一线人服务人员及营
销策略制定人员业务培训与服务改进的针对性。针对不同的用户群，可采取个性化与差异化的营销服务，提供主动的精准服务，进而提高
用户服务感知与供电服务质量，降低投诉风险，提高服务满意度。
参考文献：
[1]
王征.基于大数据分析的某供电公司客户服务过程优化研究［D］.华北电力大学.2017.
[2]
陶鸿飞，王征，周晟.95598数据分析助推客户服务[J].农电管理.2016（03）
[3]
李伟，张爽，康建东，等.基于hadoop的电网大数据处理探究[J].电子测试，2014（1）：74-77.