电力营销信息化客户画像的应用研究

随着电气化水平提高和社会信息化普及,传统电力营销信息化开始受到冲击。多方面形势反映出传统电力营销信息化需转型,客户画像作为一种营销切入方法已被许多领域应用。本文从模型构建、数据来源、关键技术和应用场景研究分析。电力客户画像由客户标签、价值需求、服务策略构成,借由关键技术实现,并从电力用户和衍生领域进行应用探索。通过对电力营销信息化客户画像的应用研究探索,为客户洞察、电力服务和质量提升以及客户满意度提升奠定良好的基础。     

标签管理的演进:从管理标签到分发数字客户数据

正如今,标签管理的内涵已远远大于其字面含义,市场营销人员越来越看重标签管理在线上数据分发中所起的重要作用。几乎所有营销者都认为,标签管理对未来客户数据整合的趋势有着举足轻重的作用。虽然市场对标签管理的基本功能——管理和更新网页标签的需求依然持续,但市场重心已经向其未来的方向转移。一些新的功能,如收集、提炼、分割以及规范线上客户数据集,并在客户数据发送到数字营销系统以前完成这些预处理,是大部分营销者所渴求的。原因在于,客户数据整合     

基于校园大数据的学生画像系统应用研究

随着我国教育事业的蓬勃发展,各高校都在经历着从数字校园到智慧校园的信息化形态升级,开始将大数据技术运用到教学管理、资源优化等工作上,旨在提高教师和行政人员的工作效率,同时也更加全面、具体地开展学生的培养工作,更好地服务于学生。因此,基于校园大数据的学生画像系统应运而生,为精准教学管理、提高教育质量开创了新的方法。本文提出了基于校园大数据的学生画像系统,介绍了该系统的数据来源与实现技术,验证了该系统的实用场景。     

客户标签在95598业务中的应用

基于电力客户标签体系在供电企业的研究成果,介绍了电力客户标签体系在95598业务中的若干典型应用:一是建立了基于“客户画像+满意度测评”的闭环管理模式,有力支撑了客户服务工作的常态化开展;二是构建了基于“话务引导”和“服务策略推送”的话务服务模式,实现了客户精准洞察,帮助95598客服人员迅速识别客户特征,缩短反应时间,针对性的为客户提供差异化、精细化服务。客户标签在供电企业的实际应用为以客户为中心的现代电力营销体系起到了中流砥柱的作用。     

基于话单数据的移动通信用户画像研究

用户通话产生的详细话单数据具有丰富的时空信息和社交信息,这些信息在一定程度上反映了用户的生活习惯和社交模式,对于移动通信用户画像研究具有重要意义.我们的研究是基于中国某运营商提供的10 000名用户一个月详细话单数据,本文从用户日常移动模式方面提取移动距离、回旋半径、访问点个数和移动方向熵特征,从用户社交生活方面提取通话时长、联系人数量、主叫比率和社交熵特征,利用上述特征对用户进行群体划分和构建用户词云名片,从而完成对移动通信用户的画像研究.本文使用用户话单数据为推测用户属性、理解用户特征提供了新的视角.     

基于标签分层延深建模的企业画像构建方法

标签建模是标签体系建设和画像构建的基本任务。而传统标签建模方法存在模糊标签处理难、标签提取不合理,以及无法有效融合多模实体和多维关系等问题。针对以上问题提出了一种基于标签分层延深建模的企业画像构建方法EPLLD。首先,通过多源信息融合获取多特征信息,并对企业模糊标签（如批发、零售等行业中的不能完整概括企业特点的标签）进行统计和筛选;然后,建立专业领域词库进行特征拓展,并结合BERT语言模型进行多特征提取;其次,利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络获取模糊标签延深结果;最后,通过TF-IDF、TextRank、隐含狄利克雷分布（LDA）模型提取关键词,从而实现标签的分层延深建模。在同一企业数据集上进行实验分析,结果表明在模糊标签延深任务中EPLLD的精确率达到91.11%,高于BiLSTM+Attention、BERT+Deep CNN等8种标签处理方法。     

基于数据中台的智能标签关键技术研究与应用

随着数字化转型浪潮的来临,标签在企业生产中的作用越发重要,但在日益增长的业务需求中,传统标签构建方法暴露出了诸多问题.介绍了基于数据中台建设智能标签的研究和设计方法,包括对现存问题的描述、智能标签的设计及智能标签的展望.基于数据中台所带来的优势,设计构建智能标签的建设方案,能为企业建设智能标签及数字化转型提供相应思路.     

标签差网络在噪声标签数据集中的应用

噪声标签在实际数据集中普遍存在,这将严重影响深度神经网络的学习效果。针对此问题,提出了一种基于标签差学习的噪声标签数据识别与数据再标记方法。该方法设计两种不同的伪标签生成策略,利用基础网络所识别的干净数据生成人工噪声数据集,并计算该数据集的标签差向量或标签差矩阵;以强化相似类别间的关联性为目标,利用全连接层与单行卷积核,设计标签差向量网络与标签差矩阵网络等两种噪声学习网络直接学习样本数据的噪声概率;设计与噪声率线性相关的阈值,对干净数据与噪声数据进行判断。通过设计实验,对包括伪标签生成策略、网络结构、训练迭代次数等影响网络识别性能的因素进行分析。在公开数据集上的测试表明,在多种噪声分布情况中,该算法在保持干净数据的准确率与召回率基本稳定的前提下,能显著提高噪声数据的准确率与召回率,提高幅度最大为16.45%及21.01%。     

基于自动标签的城市信用画像系统的设计与实现

为了解决管理人员对城市信用数据查询效率和质量问题,实现信用画像快速、准确圈定数据的要求,提出了一种基于自动标签的城市信用画像系统.通过自动化标签技术来构建市场主体的信用画像,并基于标签结合集成学习算法实现了信用风险的自动预警,有效提升了信用监管工作的效率.     

基于属性标签的Web数据挖掘

Div+CSS流行于Web页面的布局,在这种布局下,网页中很多数据记录以重复结构的形式聚集在一个层级.提出一种基于属性标签的Web数据提取的方法,构造带有属性标签的DOM树,通过比较属性标签的值挖掘重复模式,制定三个规则排除干扰模式,找到数据域,进而从数据域中提取出数据记录.     

基于客户画像的多元化能源消费侧数据安全实时监测

为了解决由于能源消费侧数据多元化导致的数据安全监测精度低的问题，提出了基于客户画像的多元化能源消费侧数据安全实时监测方法。以收集不同客户的能源消费数据为基础，分析客户的消费规律，并利用设置标签的方式生成客户画像，提取用户实时能源消费数据的变化特征，从而实现多元化能源消费侧数据安全实时监测。实验结果表明，所提出的方法可有效地降低能源消费侧数据的监测误差，即设计的数据安全实时监测方法在监测精度方面具有优势。     

基于多源数据的高校学生画像智能构建系统与应用

用户画像成为通过数据分析深度挖掘数据价值的重要工具,被广泛应用于不同领域。在教育领域,基于跨领域多源数据的学生画像研究和动态智能构建学生画像模型研究相对较少。提出的用户画像智能构建系统整体架构包括多源数据源、数据采集模块、多源数据处理模块、智能构建模块和画像应用模块。通过线上数据采集单元和线下数据采集单元自动采集高校学生多源数据,再对采集数据进行智能处理,进一步设计学生多层次标签库和使用贝叶斯定理创建多源数据智能构建模型,实现用户画像智能构建,最终形成不同领域有用的多层学生画像信息。实践表明,该系统提高了用户画像构建可靠性和时效性,具有较高的应用价值。     

电力客户标签体系的研究

针对当前电力体制改革的深入推进,以及电力客户移动化、智慧化和碎片化的能源消费需求,中心利用大数据技术构建了一套先进的电力客户标签体系,制定了按照自然人和组织两个主体的标签层级和划分维度,构建了全方位的电力客户标签体系框架,为精准描绘客户画像,提高对电力客户的全面认知奠定基础。形成了电力客户标签体系的管理机制和流程,确保体系运作高质高效。创建了电力客户标签体系的应用能力框架,并从精准营销、优质服务和风险防控三个方面列举了应用开发项目。电力客户标签体系的研究和实际应用不论在供电企业内部管理还是提高客户满意度上都取得了积极成效,成为供电企业创新发展的关键技术支撑。     

基于大数据平台的企业画像研究综述

随着国民经济的发展,企业的数量不断增加。基于企业运营时产生的海量数据,可以利用大数据技术结合企业画像的理论来对企业进行全面分析,为企业成长、行业发展、政府监管等各方面提供可靠的数据分析。文中首先对当前国内外企业画像构建及其技术进行总结和分析,构建了基于大数据平台的企业画像标签体系模型和建模框架;然后根据企业数据的特点,结合比较热门的用户画像技术,提出了几种处理企业的数据方法;最后提出使用大数据技术处理企业数据时值得讨论的几个问题。     

基于大数据技术的大学生学习画像构建

在信息社会,各行各业的管理控制转变为以数据、信息为中心.在高等教育领域,高校重视学生信息数据库的建设,通过学生浏览信息的关键词、种类分布和浏览主题等多个维度构建学生画像向量空间模型.本文使用大数据技术构建学生学习画像基础模型框架,研究学生学习画像在个性化学习、问题预警及辅助学校决策等方面的应用,为高校提升学生培养质量提...     

基于大数据的高校学生在线学习画像研究

以四川省某高校的网络教学平台为研究对象,对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用python、dycharts、图表秀,对不同任务点(视频)学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处,从而更有针对性地进行改善和提高。     

基于矩阵画像的金融时序数据预测方法

针对金融市场中机构交易对股票市场中的散户投资行为具有较强的误导性的现象,提出了一种基于机构交易行为影响的趋势预测方法。首先,利用时间序列的矩阵画像（MP）方法,以股票换手率数据为切入点,构建不同兴趣模式长度下的基于机构交易行为影响的换手率波动知识库;其次,确定待预测股票在兴趣模式长度取何值时的预测结果精确度高;最后,根据该兴趣模式长度下的知识库,预测在机构交易行为影响下的单支股票的波动趋势。为验证趋势预测新方法的可行性和准确性,将其与自回归滑动平均（ARMA）模型和长短时记忆（LSTM）网络这两种预测方法进行对比分析,运用均方根误差（RMSE）与平均绝对百分误差（MAPE）评价指标综合比较3种方法对70支股票的预测结果。实验结果分析表明,与ARMA模型和LSTM网络相比,在70支的股票价格趋势预测上,所提方法有80%以上的股票预测结果更准确。     

用户画像和标签在电力服务系统中的应用研究

为了提高电力服务系统服务水平,对用户画像和标签在电力服务系统中的应用进行研究.主要根据现实需求,利用大数据、K-means算法等进行系统设计,并对用户标签模型应用进行了设计.研究结果显示,用户画像和标签能够提升电力服务系统性能,因此具有一定应用价值,可以投入实际应用.其良好的作用表现能够解决以往问题,实现提高电力服务系...