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基于数据挖掘电力行业客户细分建模浅探 　　【摘要】随着市场经济的大环境的影响，各行各业的竞争十分的激烈。想要在如何的社会谋求生存与发展，就要不断地适应时代的需求，不断地满足人们的期望。电力行业在如今的社会地位十分重要，在新的形势下也在不断的改革。本文就在数据方面挖掘电力行业客户的细分建模进行了详细的阐述。 【关键词】数据挖掘；电力行业；客户细分 电力行业是如今国民基础设施的重要组成部分，每天人们的生活生产都离不开电力资源的参与，电力资源在如今我们的生活中是不可缺少的。长期以来我国的电力系统是以国有化为基础的，这种垄断的模式对于企业的发展有很大的弊端，直接导致服务的水平跟不上人民群众的实际需求，对于我们行业的发展是很大的弊病。作为服务行业，自身最大的特点就是以自身优质的服务来服务有人们，近年来电力行业也慢慢地注意到了这一点，思想也在不断的改变，在具体的工作中在不断地反思改革，目的是更好的推动企业前行，使整个行业更好的前行。电力行业服务的是客户，客户来自于社会的各个部分，有着不同的需求，有着不同经济基础，所以我们的客户戏份工作要更加的细致，更加的有条理，为后续工作开辟好的指引。 一、电力客户细分的方法及存在的问题 （一）电力客户细分的方法 一般来说，电力客户细分的传统方法是按照诸如供电区域、客户规模及客户性质等方面进行细分的。电力客户价值细分方法包括客户价值组合分析法与客户综合价值分析法。其中客户价值组合分析法主张客户的现在的与潜在消费水平、客户的性质及客户的信誉影响到客户的价值。客户综合价值分析法将定性与定量评价指标结合起来，有利于对客户的全面评估。 （二）电力行业客户细分存在的问题 我国旧的细分方式有很多的弊端存在，例如我们常见的客户的细分行为缺失、细分的方式较单一、具体行为操作的过程不规范等等问题，这些问题大大的影响了健康有序的发展。对于现阶段我国的基本情况，用户的组成的板块较多，对于需求的也是十分的不同，在各个不同的用电需求之间穿插着，为供电提供了很大的难度。就拿工业用电为例吧，在大的工业园区，会有很多的企业在使用电力资源，我们是知道的可能由于产能的不同以及公司的规模的不同每月的耗电量也不同我们在工业用电的标准就没充分的考虑到这一点，而是只有一个供电标准，一个电费的收取价格，如果进行阶梯式收取，企业会更加节省合理的利用电能。现阶段还有很多的弊端存在，需要我们慢慢地去完善以便达到各方面的满意，企业的进步。 二、基于数据挖掘的电力行业客户细分的优势 数据挖掘往往通过数据库或者其它的相关的信息，提取出人们有用的信息。对于客户的行为数据的挖掘的意义十分的重大，通常要要求数据清晰，有层次感，必须真时有指导意义的，只有这样才会更好地指导市场营销。传统的模式对于细分的环节比较粗糙，考虑的过于简单化，形式不够多样化够，准确性不够，对于客户的考虑不够周全，十年前可能是很适应，但是随着经济不断地发展越来越不能适应如今的需求。进行比较我们是能够很明显的看出来新的细分方式远远的优越性于传统的方式，对于企业的发展有很深远的意义，对于客户的需求在不断地满足，大大的提高了综合竞争实力。 三、基于数据挖掘的电力行业客户细分模型建构 （一）数据挖掘的电力行业客户细分整体模型设计 1.细分的总体思路与原则。电力行业客户细分不仅要兼顾原来的细分标准，还要重点考虑大客户行为变量的规律性。细分的思路是依据客户行为属性，构建细分指标体系、基于客户价值评估、构建价值描述体系、以行为细分为主要形式，以价值评估为次要的细分模型。本研究主要是构建一个以行为细分为主，价值评估为辅的精细化细分模型。一般来说，电力行业客户细分需要遵循诸如可衡量性、可进入性、可盈利性及反应差异性等原则。 2.总体模型设计。依据数据挖掘任务的构成，电力行业客户细分功能结构模型主要是由数据、功能及方法等部分组成。整个模型的基础是数据部分，数据的准备及预处理是导致有效挖掘模式的有力保障；功能部分不仅是目标也是结果，功能不同的挖掘在数据与方法选择上有显著的差异，功能模块一般由客户分类分析、定向服务及市场预测等组成；整个模型的核心部分是方法部分，在实际的应用中需要灵活选择各种方法技术，遵循恰当适度的原则。 （二）电力行业客户行为细分指标体系设计 1.行为细分的维度设计。在建立客户细分项目指标时需要按照维度设计、指标设计、目标客户细分及细分取样等步骤进行。维度主要包括维元素与度量两个部分，采用数据挖掘能够进行多维度的客户细分，在数据挖掘实践中，尽可能地不要选择关联度较小的变量，且变量数目要适当。总的来说，要根据客户细分的目标与取得的数据来选择维度。 2.行为细分指标体系构建。在细分指标中，本研究用电指标采