試析大數(shù)據(jù)挖掘?qū)﹄娰M回收風險預測優(yōu)化

袁霄

摘 要 供電企業(yè)通過電費回收獲取經(jīng)濟效益，電費回收率成為供電企業(yè)考核工作的一項主要經(jīng)濟指標。基于此，本文從影響電費回收風險預測的因素入手，對企業(yè)電費回收風險管理現(xiàn)狀展開分析，并對大數(shù)據(jù)挖掘電費回收風險預測優(yōu)化方案進行探索，試圖為今后的電費回收工作提供一些借鑒意義。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)挖掘;電費回收;風險預測優(yōu)化

引言

供電企業(yè)的不斷發(fā)展促進了我國經(jīng)濟的快速增長，近年來，我國電力用戶不斷增長的同時電費拖欠情況也越發(fā)嚴重，供電企業(yè)的效益因此受到了很大的影響，因此采取有效的措施對電費回收風險進行有效預測顯得十分重要。通過對用戶繳費情況進行分析，并針對性地對其中的重點問題進行解決，提高電費回收率。

1影響電費回收風險預測的因素分析

電費回收風險預測工作涉及的范圍較廣，所包含的內(nèi)容也較多，企業(yè)在開展此項工作前，事先需要對多種數(shù)據(jù)進行分析處理，并充分保證企業(yè)內(nèi)部管理工作的平穩(wěn)運行，一旦企業(yè)的內(nèi)部管理工作出現(xiàn)任何疏忽，都將會對電費回收工作造成不良影響，降低電力企業(yè)的經(jīng)濟效益。企業(yè)內(nèi)部的信息系統(tǒng)根據(jù)用戶類型將客戶進行分類處理，并對客戶的信息做好相應(yīng)的記錄工作。用戶的類型較多，包括個人用戶、企業(yè)用戶、政府用戶等，這些用戶的類型對數(shù)據(jù)挖掘都有一定的影響。通常企業(yè)用戶比較容易出現(xiàn)拖欠電費的情況。個人用戶的基數(shù)較大，所以一旦個人用戶出現(xiàn)拖欠電費的情況，將不會對電費回收工作造成很大的影響。由于政府一類的機關(guān)部門責任體系較強，所以此類部門對于電費回收工作的影響便微乎其微，即使出現(xiàn)拖欠電費的情況，也不會對電費回收產(chǎn)生不可逆轉(zhuǎn)的影響。

2企業(yè)電費回收風險管理現(xiàn)狀分析

國家政策的改變和電費收費制度的調(diào)整，使供電企業(yè)在電費回收風險管理工作中的工作效率逐漸降低，國家經(jīng)濟情況的變化增加了電費回收風險預測工作的難度。對于政府單位來說，可以從節(jié)能減排方面入手，對高危企業(yè)實施關(guān)停處理，通過頒布相關(guān)政策對高耗能企業(yè)進行限制，為經(jīng)濟效益做保障。公司可以建設(shè)電費回收率的考核制度，并對電費回收風險進行精準預判，通過這些手段來保障電費的回收率。社會用電作為一種最普遍的用電途徑，“先用電、后付費”的觀念已經(jīng)深入人心，而供電企業(yè)因此面臨著一定的信用風險，部分電力客戶素質(zhì)存在一定的問題且缺乏相關(guān)的法律意識，時常出現(xiàn)個人用戶惡意拖欠電費，拒絕繳費的情況，這使供電企業(yè)的利益受到直接的損害。雖然目前的互聯(lián)網(wǎng)科學技術(shù)正在高速的發(fā)展和普及，支付渠道也十分豐富，但大多數(shù)的支付方式都存在效率較低的弊端，對客戶群體的支付特點分析的不到位，因此有必要將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到電費回收工作中，切實的對電費回收模式進行優(yōu)化，進而降低電費回收的風險指數(shù)。

3大數(shù)據(jù)挖掘電費回收風險預測優(yōu)化方案

3.1 基于大數(shù)據(jù)挖掘電費回收模型構(gòu)建

供電企業(yè)開展電費回收風險預測工作時，用戶數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了挖掘分析的效果，高質(zhì)量的用戶數(shù)據(jù)是挖掘分析環(huán)節(jié)順利實施的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)管控能力的作用非常大，它將直接對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的實時性和準確度造成影響，若數(shù)據(jù)管控力度強，那么挖掘分析出的數(shù)據(jù)也將真實準確，對電費回收風險預測工作起到一定的促進作用。在進行用戶數(shù)據(jù)挖掘分析時，首先要從業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)兩個方面進行綜合考量，通過對用戶的繳費時間、繳費頻率和用戶個人業(yè)務(wù)的變更情況等多方面進行分析。其次，對采集到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行整理，將用戶繳費方式和頻率作為重點研究項目，找尋出二者之間的聯(lián)系。最后，將用戶繳費行為作為參照對象，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，利用回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等統(tǒng)計計算法，評估電力當前用戶的繳費情況。由于客戶群體運用不同的繳費模式完成電費繳納行為，因此這些數(shù)據(jù)的分析結(jié)果有利于電費回收風險預測工作的順利實施。

3.2 數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)存儲是應(yīng)用程序中一種常見的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，該技術(shù)憑借自身的優(yōu)勢特點，獲得了多種行業(yè)的青睞。數(shù)據(jù)預處理技術(shù)可以對不同類型的數(shù)據(jù)實時存儲處理，為用戶提供數(shù)據(jù)存儲和外接服務(wù)。供電企業(yè)在存儲用電用戶的基礎(chǔ)信息時，通常是將信息數(shù)據(jù)存儲在云端，為后續(xù)的信息檢索和信息傳輸工作的順利實施奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預處理技術(shù)通過對采集到的信息數(shù)據(jù)進行清洗、填補、合并等多個程序的處理，將復雜凌亂的數(shù)據(jù)排列成便于處理的結(jié)構(gòu)，方便后期開展數(shù)據(jù)分析工作[1]。數(shù)據(jù)預處理包含的內(nèi)容較多，運用此模式進行數(shù)據(jù)處理工作，為數(shù)據(jù)的存儲工作提供便捷。

3.3 高風險用戶電費回收“一戶一策”解決措施

由于電費回收工作中經(jīng)常遇到拖欠電費的情況，因此供電企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析的方式標記出風險較大的用電用戶，并針對此類用戶量身定制出一套電費風險對策，用來保障電力企業(yè)電費回收工作的順利實施。電力企業(yè)根據(jù)用戶的風險程度劃分成不同的風險等級，對于高風險用戶，電力企業(yè)會對其進行專門分析。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對用電用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行分析，從用戶信息、繳費情況、繳費時間等多個方面進行分析和評審。對于電費信用較差的用戶，電力企業(yè)采取懲戒性收費的方式進行處理。針對不同等級的用電用戶，做出相應(yīng)的電費控制策略，并運用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展電費回收風險的預測，有效降低電費回收風險的同時，提升企業(yè)的經(jīng)濟效益[2]。

4結(jié)束語

綜上所述，在信息化科學技術(shù)的不斷發(fā)展的背景下，大數(shù)據(jù)被應(yīng)用在電費回收工作中，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，從多個層面對用電用戶展開分析，提高電費回收風險預測的準確性和實效性，優(yōu)化傳統(tǒng)模式中存在的不足，提高電費回收工作的工作效率，切實的為供電企業(yè)的發(fā)展做出保障。

參考文獻

[1] 趙陽.A公司零電量用戶行為大數(shù)據(jù)分析及用戶信用建設(shè)研究[D].北京：華北電力大學（北京），2019.

[2] 趙永良，吳尚遠.基于數(shù)據(jù)挖掘的高壓用戶電費回收風險預測[J].電力信息與通信技術(shù)，2015，13（9）：57-61.