基于改进C5.0决策树算法的电力营销异常数据挖掘研究  

作　　者：肖杰 

机构地区：[1]国网甘肃省电力公司兰州新区供电公司

出　　处：《消费电子》2024年第8期63-65,共3页Consumer Electronics Magazine

摘　　要：由于电力营销数据规模较大且数据组成复杂,传统挖掘方法容易出现异常数据识别不准确的问题,本文研究基于改进C5.0决策树算法的电力营销异常数据挖掘。通过收集与预处理等步骤做好电力营销数据的准备工作,引入信息熵改进C5.0决策树算法的属性选择方式,并利用改进后算法挖掘电力营销异常数据。实验结果表明,设计方法下电力营销异常数据挖掘结果的正确率高达97.5%,挖掘性能较强。

关 键 词：改进C5.0决策树算法 电力营销 营销数据 异常数据 数据挖掘 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]