基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法

摘 要：電力客戶數據涉及多個維度和復雜的關聯關系，導致分類不準確，因此，本文提出基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法。采用中位數填充方法填補收集的電力客戶數據，完成數據預處理，利用處理后的數據結合GINI系數構建電力客戶決策樹模型，形成一棵能夠反映客戶分類規律的決策樹，去除不必要的分支和節點，使模型更加簡潔，同時減少過擬合的風險。試驗結果表明，設計方法能夠根據電力客戶的變化而調整，分類置信度較高，能夠更加精準地智能劃分電力客戶類別，為電力企業的精準營銷、個性化服務以及風險管理提供有力的支持。

關鍵詞：決策樹算法；電力客戶；客戶智能分類；分類方法

中圖分類號：TN 911" 文獻標志碼：A

在電力行業中，客戶分類是企業制定市場營銷策略、優化服務流程以及提升客戶滿意度的重要前提。隨著大數據和人工智能技術的快速發展，越來越多的電力企業開始嘗試利用這些先進技術對客戶進行智能分類，以對不同類型客戶進行精準識別和服務[1]。

決策樹算法作為一種常用的數據挖掘技術，以其直觀易懂、計算效率高以及易于實現等優點，在客戶分類領域得到廣泛應用。利用基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法，通過構建決策樹模型，學習和分析電力客戶的各項特征，從而對客戶進行自動分類。與傳統的客戶分類方法相比，基于決策樹算法的電力客戶智能分類方法具有以下優勢：首先，它能夠處理大量復雜的數據，并從中提取對客戶分類有用的信息。……