數(shù)據(jù)挖掘又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語(yǔ)：Knowledge-Discovery in Databases，簡(jiǎn)稱：KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。以下是學(xué)習(xí)啦小編今天為大家精心準(zhǔn)備的：淺談數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)中的應(yīng)用相關(guān)論文。內(nèi)容僅供參考，歡迎閱讀!

　　淺談數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)中的應(yīng)用全文如下：

　　1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和實(shí)用價(jià)值

　　1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

　　所謂數(shù)據(jù)挖掘，其實(shí)就是從大量繁雜的數(shù)據(jù)中找出對(duì)自己發(fā)展有益的數(shù)據(jù)、模型及規(guī)律。主要依據(jù)事先確定好的商業(yè)目標(biāo)，深入分析和研究各種企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)掘里面隱藏的商業(yè)內(nèi)容，還要在工作中不斷提高其科學(xué)性。數(shù)據(jù)挖掘的綜合型較強(qiáng)，需要使用諸多專業(yè)理論以及技術(shù)工具，主要有數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型識(shí)別、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

　　1.1.1 分類

　　其實(shí)質(zhì)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分門別類。先從數(shù)據(jù)中挑選出分類完的訓(xùn)練集，然后將其作為依據(jù)來(lái)設(shè)置一個(gè)科學(xué)的分類模型，還要將雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合整理。

　　1.1.2 估值

　　估值和分類有很多相同點(diǎn)，其差異在于：分散是對(duì)離散型變量進(jìn)行輸出，但估值輸出的是連續(xù)值，且分類的類別是有數(shù)目規(guī)定的，但估值卻是隨意的。

　　1.1.3 預(yù)測(cè)

　　一般情況下，預(yù)測(cè)要借助分類或估值才能發(fā)揮效果，具體說(shuō)來(lái)，就是用分類及估值期間使用的模型來(lái)預(yù)估未知的變量。檢測(cè)的目的與其大同小異，但而其結(jié)果必須經(jīng)時(shí)間驗(yàn)證，也就是說(shuō)在很長(zhǎng)一段時(shí)間后，才可以評(píng)估其準(zhǔn)確性。

　　1.1.4 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則

　　要記錄好時(shí)間類型及發(fā)生日期，這樣可以為后續(xù)的施工提供借鑒。

　　1.1.5 聚類

　　就是對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行整理并且分類，以聚集為類別。兩者的主要區(qū)別是聚類不需要事先定義好類別，不用借助訓(xùn)練集。

　　1.1.6 描述和可視化

　　用歸約、概括、圖形表示等方式來(lái)表示數(shù)據(jù)。

　　1.2 數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)的使用價(jià)值

　　商業(yè)領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求較大，因此數(shù)據(jù)挖掘在多個(gè)商業(yè)領(lǐng)域得到了大范圍的應(yīng)用。下文便依據(jù)電力企業(yè)的行業(yè)特征來(lái)論述一下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力企業(yè)中的重要作用。

　　1.2.1 指導(dǎo)設(shè)備更新

　　在發(fā)生了下述兩種情況時(shí)就要對(duì)設(shè)備進(jìn)行更新：首先，電力設(shè)施意外毀壞，這便要第一時(shí)間更換，一般電力設(shè)備監(jiān)控設(shè)施可以檢測(cè)出這類故障，這樣也能夠在第一時(shí)間進(jìn)行維修。其次是更換老化的設(shè)備，這就需要以經(jīng)驗(yàn)為依據(jù)，例如檢查設(shè)備的使用年限等，但這種方式并不具有多大的科學(xué)性，因?yàn)楹芏嘣O(shè)備可能由于保養(yǎng)得當(dāng)而延長(zhǎng)使用年限，如果貿(mào)然更換會(huì)產(chǎn)生巨大的浪費(fèi);還有些設(shè)備的使用時(shí)間可能不長(zhǎng)，但是其性能卻已經(jīng)不滿足標(biāo)準(zhǔn)，若不及時(shí)更換也會(huì)產(chǎn)生巨大的浪費(fèi)。一般情況下，我們可以借助故障保修、電力耗費(fèi)及相關(guān)電力參數(shù)等各種數(shù)據(jù)來(lái)確定電力設(shè)備的故障及老化狀況，最終確定是否更換設(shè)備。

　　1.2.2 業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估

　　我國(guó)的電力企業(yè)一直沒(méi)有一套標(biāo)準(zhǔn)的體系來(lái)評(píng)價(jià)集團(tuán)公司分公司的成績(jī)。若只評(píng)估其所創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)，則會(huì)因各地區(qū)的發(fā)展有所誤差，并且電力行業(yè)是與我們的生產(chǎn)生活息息相關(guān)的，安全性及其它性能的重要意義遠(yuǎn)大于利潤(rùn)。但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)卻能夠綜合分析諸多影響因素，通過(guò)分析由利潤(rùn)、利潤(rùn)增長(zhǎng)率、同行對(duì)比、投訴舉報(bào)、生產(chǎn)成本等數(shù)據(jù)組成的主題倉(cāng)庫(kù)來(lái)研究區(qū)域或者是自公司的運(yùn)營(yíng)情況，并用圖表等簡(jiǎn)潔明了的方式體現(xiàn)出來(lái)，為決策提供依據(jù)。

　　1.2.3 指導(dǎo)電力企業(yè)的建設(shè)規(guī)劃

　　最近，我國(guó)的廣東頻繁發(fā)生電力供不應(yīng)求的情況，其主要原因便是沒(méi)能很好的掌握市場(chǎng)進(jìn)步的趨勢(shì)，在電廠的建設(shè)及電網(wǎng)建設(shè)方面都沒(méi)能滿足市場(chǎng)的需求，這時(shí)數(shù)據(jù)挖掘工作的重要性便得到了很好的體現(xiàn)。將新增用戶(報(bào)裝)、現(xiàn)有用戶、用戶位置、用戶用電量、國(guó)家的建設(shè)計(jì)劃等相關(guān)資料實(shí)行認(rèn)真的研究分析便可以制定出電力企業(yè)的發(fā)展計(jì)劃，有此為指導(dǎo)，才能促進(jìn)電力行業(yè)的飛速發(fā)展。

　　1.2.4 指導(dǎo)電力的生產(chǎn)和購(gòu)買

　　我國(guó)推出電力企業(yè)改革方案后，廣東省電力集團(tuán)便在積極的踐行，到01年底已大體完成廠網(wǎng)分離。改革的逐步深化，而言使得我們面臨了一些新的問(wèn)題。例如在電力購(gòu)買方面，傳統(tǒng)的電廠和電網(wǎng)屬一個(gè)單位，電廠會(huì)供給電網(wǎng)充足的電力。可在如今，電網(wǎng)用電時(shí)一定要提前購(gòu)買，但因?yàn)殡娏Φ孽r明特征即買多少用多少，使得購(gòu)買時(shí)間和購(gòu)買量無(wú)法準(zhǔn)確的確定。而借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以很好的解決這一問(wèn)題。對(duì)有關(guān)的主體車庫(kù)進(jìn)行深入挖掘便可確定需購(gòu)買的電力總量，并對(duì)發(fā)電企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行指導(dǎo)。

　　1.2.5 減少電力損耗，改善電力質(zhì)量，減少設(shè)備損耗

　　電力產(chǎn)品具有自身的顯著特征，主要體現(xiàn)在它不能進(jìn)行儲(chǔ)存，只有按需供給?？墒牵l(fā)電和用電是有著很大差異的，要想保證電力的質(zhì)量，就必須不斷提高設(shè)施的安全性，并對(duì)其實(shí)施科學(xué)的調(diào)整?，F(xiàn)今使用的主要方式是建設(shè)蓄能電廠，若電力有多余則要保存起來(lái)，等電力供應(yīng)不足時(shí)則用這部分電力，將其進(jìn)行安排調(diào)度并制定合理的疾患，便能實(shí)現(xiàn)電力儲(chǔ)存技術(shù)的靈活調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)降低電力浪費(fèi)，提高電力質(zhì)量，避免設(shè)備的耗損。

　　2 使用數(shù)據(jù)挖掘的必要性和可行性

　　2.1 我國(guó)電力企業(yè)信息化現(xiàn)狀使采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為可能

　　觀察以廣電企業(yè)的現(xiàn)狀可以知道，電網(wǎng)的信息化已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，也就是不再僅僅借助計(jì)算機(jī)完成統(tǒng)計(jì)報(bào)表，管理信息也不是單機(jī)單項(xiàng)應(yīng)用工作的時(shí)期，其正處在信息化的中級(jí)發(fā)展環(huán)節(jié)，企業(yè)有自己的局域網(wǎng)，廣電集團(tuán)也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了光纖網(wǎng)的全省覆蓋，企業(yè)完成信息化之后，能夠使內(nèi)部的管理工作更加高效，如MIS、OA、物資管理、財(cái)務(wù)管理以及客戶服務(wù)中心等。能夠獲得企業(yè)的許多基本數(shù)據(jù)，并使應(yīng)用平臺(tái)更加的科學(xué)，而企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作時(shí)，便可以將這眾多數(shù)據(jù)作為有效依據(jù)。

　　2.2 我國(guó)電力企業(yè)改革的趨勢(shì)使采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為必然

　　我國(guó)黨政領(lǐng)導(dǎo)集團(tuán)在積極的轉(zhuǎn)變行業(yè)壟斷的現(xiàn)狀，促進(jìn)競(jìng)爭(zhēng)方式的合理化。我國(guó)電力企業(yè)中已經(jīng)使用了“廠網(wǎng)分家”模式，這使得發(fā)電競(jìng)爭(zhēng)有了科學(xué)的模式，廣電集團(tuán)也已經(jīng)結(jié)束了這部分的工作。接下來(lái)便是向電網(wǎng)運(yùn)轉(zhuǎn)方向轉(zhuǎn)變。為在將來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)，電力企業(yè)一定要盡可能的降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的成本，這樣有利于更好的為客戶提供服務(wù)，并熟悉自己及競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的實(shí)際情況。上述的所有事情，都要使用現(xiàn)代信息技術(shù)來(lái)解決，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)又起著極其重要的作用。

　　3 展望

　　作為智能系統(tǒng)的心臟，信息通信系統(tǒng)在今后電網(wǎng)業(yè)的進(jìn)步中有著非常積極的意義。現(xiàn)今，我國(guó)電網(wǎng)業(yè)早已設(shè)立了在國(guó)內(nèi)、國(guó)際都很先進(jìn)的集成系統(tǒng)。三地集中式數(shù)據(jù)也開(kāi)始慢慢運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，各企業(yè)的一級(jí)業(yè)務(wù)面也越來(lái)越廣，各種數(shù)據(jù)中心也都開(kāi)始運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，我國(guó)電網(wǎng)的數(shù)據(jù)和種類都開(kāi)始步入正軌。其“量類時(shí)”特征，也在海量、實(shí)時(shí)的電網(wǎng)業(yè)務(wù)內(nèi)有了更大的作用，所以必須對(duì)其進(jìn)行深入研究。

　　現(xiàn)今，我們通常把電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)歸為三種：首先，單位生產(chǎn)的資料，有發(fā)電量、電壓穩(wěn)定性等指標(biāo)等;其次，單位工作中的數(shù)據(jù)，包括交易價(jià)格、用戶的需求方面的數(shù)據(jù)等;最后是單位的管理資料，如ERP、一體化平臺(tái)、協(xié)同辦公等方面的數(shù)據(jù)。我們要熟練了解這諸多數(shù)據(jù)的特征，然后開(kāi)展深入的探究，還能推出很多高附加值的服務(wù)，這也能促進(jìn)電網(wǎng)安全性檢測(cè)的順利進(jìn)行，還可以更好的掌控企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、滿足用戶的需求，使企業(yè)的管理水平得到提高。

　　比如，在設(shè)立電力企業(yè)的“大營(yíng)銷”模式時(shí)，要以滿足顧客需求為目標(biāo)，建立各種服務(wù)平臺(tái)以第一時(shí)間滿足客戶各種需求，如：95588、114等。為了完善服務(wù)模式，提高服務(wù)質(zhì)量，應(yīng)該詳細(xì)的分析各種數(shù)據(jù)，使得服務(wù)水平和營(yíng)銷能力得到大幅度的提升和改善;分析型數(shù)據(jù)是進(jìn)行服務(wù)和開(kāi)展?fàn)I銷的必要前提和重要基礎(chǔ)，應(yīng)該得到足夠的重視，對(duì)原有的營(yíng)銷組織模式進(jìn)行查漏補(bǔ)缺，通過(guò)借鑒其他單位的成功經(jīng)驗(yàn)來(lái)彌補(bǔ)自己的不不足和缺陷，對(duì)各種服務(wù)資源進(jìn)行合理的配置，盡可能讓大多數(shù)人滿意，為了更好的利用數(shù)據(jù)并提高營(yíng)銷能力，要建立數(shù)據(jù)監(jiān)控分析模型;營(yíng)銷數(shù)據(jù)之間是存在著隱藏關(guān)系的。

　　顯而易見(jiàn)，這些隱藏信息不容易被發(fā)現(xiàn)，為了增強(qiáng)分析數(shù)據(jù)的全面性、系統(tǒng)性、直觀性、便捷性，建立各種系統(tǒng)性算法模型庫(kù)不僅是極其有必要的，而且是相當(dāng)重要的，當(dāng)然這種系統(tǒng)性的算法模型庫(kù)是針對(duì)營(yíng)銷制定的，這樣做可以增強(qiáng)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的及時(shí)性，我們知道，任何類型的營(yíng)銷必定離不開(kāi)市場(chǎng)，市場(chǎng)是開(kāi)展?fàn)I銷主要遵循的依據(jù)，脫離了市場(chǎng)，營(yíng)銷就會(huì)抓不住頭腦，因而，算法模型庫(kù)的建立可以為企業(yè)單位創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，增強(qiáng)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，擴(kuò)大企業(yè)單位的市場(chǎng)份額，使企業(yè)更穩(wěn)的立足于競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)之上，甚至是處于領(lǐng)頭羊的地位，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)，為人民提供更好的服務(wù)。

　　數(shù)據(jù)有著很好的增值價(jià)值，其他的服務(wù)也可以通過(guò)數(shù)據(jù)增值價(jià)值得到衍生。所以，加大對(duì)數(shù)據(jù)的利用與研究勢(shì)在必行。把數(shù)據(jù)當(dāng)中重要的依據(jù)、基礎(chǔ)甚至是紐帶，沿著這個(gè)紐帶進(jìn)行研究與利用。將數(shù)據(jù)研究和使用的成果合理的運(yùn)用起來(lái)，例如，將其轉(zhuǎn)化為新型的支付方式和消費(fèi)形態(tài)，使客戶感受到非同一般的感覺(jué)，突破了以往的業(yè)務(wù)系統(tǒng)僅僅專注于自己內(nèi)容的方式，電網(wǎng)的生產(chǎn)效率會(huì)得到提高，企業(yè)的管理水平也會(huì)因此得到大幅度的改善與提高。

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