基于数据挖掘的高压用户电费回收风险预测  

Electricity Recovery Risk Prediction of High-Voltage Customers Based on Data Mining

作　　者：赵永良 秦萱 吴尚远 付鑫 

机构地区：[1]国网电网公司,北京100031 [2]北京国电通网络技术有限公司,北京100070

出　　处：《电力信息与通信技术》2015年第9期57-61,共5页Electric Power Information and Communication Technology

摘　　要：为了提高电费回收率,文章选取某省用电客户档案数据、电量电费数据、95598客户服务数据以及其他电力营销相关数据(如违约窃电、电力政策等数据),在对用户欠费相关影响因素进行统计分析的基础上,运用逻辑回归分析模型,对影响电费回收风险的关键因素及其影响程度进行建模分析,可对用户未来的欠费风险进行预测,具有一定的借鉴意义。To improve the electricity recovery rate, this paper used electricity customer data, electricity consumption data, 95598 customer service data, and other related electricity marketing data such as electricity fraud data, electricity policy data, etc to construct the logistic regression prediction model and finish electricity recovery risk analysis with other customer related influence factors of arrearage. It has certain reference value for predicting future customer arrear risk.

关 键 词：统计分析 逻辑回归分析 建模分析 数据挖掘 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]