关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用

关联规则挖掘技术在电力市场营销分析中的应用作者：侯雪波学位授予单位：天津大学参考文献(35条)1.王学军.刘建安.白起翔电力市场营销学20002.胡健.郭子仪电力市场营销管理20023.吴建安市场营销学19974.张晓楠.陈影现代制造企业的CRM营销分析[期刊论文]-经济师2002(3)5.JiaweiHan.MichelineKamber(加).范明.孟小峰数据挖掘概念与技术20016.范小军DM在营销中的运用2001(12)7.王翀.王卫红.陈健KDD技术及数据库营销在商业中的应用[期刊论文]-科技通报2003(1)8.吴芝路.张士金浅谈移动通信CRM系统建设[期刊论文]-信息技术2003(4)9.MalabochiaMolloMiningtelecommunicationsdatabases:anapproachtosupportthebusinessmanagement199810.MasashiKitayamaMember.RyunosukeMatsubara.YoshioIzuiMemberApplicationofDataMiningtoCustomerProfileAnalysisinthePowerElectricIndustry200211.SMadan.Won-KukSon.KEBollingerApplicationofDataMiningForPowerSystem199712.邹翔.王清毅.肖明军.蔡庆生电力调度数据挖掘后处理方法的研究[期刊论文]-小型微型计算机系统2003(6)13.路广.张伯明.孙宏斌数据仓库与数据挖掘技术在电力系统中的应用[期刊论文]-电网技术2001(8)14.田永青.邢庆国.朱仲英数据仓库技术在CRM领域的应用2001(07)15.段云峰.杨凤年.李剑威.宋俊德移动通信业务中的业务关联分析[期刊论文]-电信科学2001(11)16.RastogMiningoptimizedassociationruleswithcategoricalandnumericattributes,DataEngineering199817.赵杰辉电力市场营销分析理论研究及决策支持系统开发[学位论文]硕士200318.刘羿数据挖掘在电力营销决策支持系统中的研究与应用[学位论文]硕士200219.刘君强.王勋.孙晓莹多维多层关联规则有效挖掘的新算法[期刊论文]-南京大学学报(自然科学版)2003(2)20.ChengFaTsai.YiChauLin.Chi-PinChenAnewfastalgorithmsforminingassociationrulesinlargedatabases,Systems,ManandCybernetics200221.WHInmon.王志海.林友芳数据仓库200022.薛斌数据挖掘中聚类分析研究200123.苑淼淼关联规则中聚类方法研究2000(02)24.谭勇.荣秋生一个基于K-means的聚类算法的实现[期刊论文]-湖北民族学院学报(自然科学版)2004(1)25.赵奕最大频集的聚类方法2000(02)26.宋余庆.朱玉全.孙志挥.陈耿基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘及更新算法[期刊论文]-软件学报2003(9)27.朱玉全.孙志挥.季小俊基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法[期刊论文]-计算机学报2003(1)28.赵亮.王培康关联规则发现：综述[期刊论文]-计算机工程与应用2001(8)29.吴小明.邱家驹.张国江.蔡建颖软计算方法和数据挖掘理论在电力系统负荷预测中的应用[期刊论文]-电力系统及其自动化学报2003(1)30.陆楠.王喆基于FP-tree频集模式的FP-Crrowth算法对关联规则挖掘的影响2003(02)31.梁意文.曹霞.李欢.董红斌关联规则的启发式发现方法[期刊论文]-计算机工程与应用2000(12)32.NicolaiMJosuttis.侯捷.孟岩C++标准程序库-自修教程与参考手册33.JohnLakos.李师贤.明仲.曾新红大规模C++程序设计200334.徐春玲.姜雨.郑孝安基于应用服务器的三层体系结构的电力营销系统[期刊论文]-电网技术2002(7)35.潘爱民COM原理与应用1999相似文献(10条)1.学位论文房静面向CRM的数据挖掘在电力市场营销中的应用2004随着WTO的加入，国企改革、经济结构调整进一步深化，我国电力市场在供求方面已由卖方市场转为买方市场，当前电力企业所面临的问题就是：在激烈的市场竞争环境下，如何开发和占领市场以使电力企业获得生存和发展，并在国民经济中发挥更大的作用。在新的体制下我们应以市场为中心，主动研究市场，实现电力企业从旧的供电模式向市场营销的积极转变。就应该将客户关系管理引入到现代电力企业的市场营销中来。客户关系管理功能中，客户数据分析、营销自动化管理等领域是电力企业需求较为普遍的功能。在客户关系管理中，数据挖掘正在起着导向的作用。数据挖掘最普遍的应用就表现为市场营销，特别是客户关系管理。因此，本文提出将数据挖掘技术使用到电力市场的客户关系管理活动中。结合上面的分析思路，本文提出将数据挖掘的决策树技术应用到电力企业客户关系管理中的客户细分功能；将关联规则技术应用到客户保留功能。并给出了相应的算法和应用的思路。最后介绍了根据以上思路开发的一个基于数据挖掘技术的电力企业客户关系管理软件的原型。2.学位论文赵杰辉电力市场营销分析理论研究及决策支持系统开发2003电力市场化改革的不断深入,使建立适应市场需要的电力市场营销体系面临着迫切要求.国电公司提出要依靠科技进步,逐步实现营销管理现代化.目前,这一领域应用中,多数侧重营销数据的管理和汇总,对各种数据规律的分析加工,只有传统的负荷预测方法,不能将营销学理论和电力行业特点很好的结合,难以适应建立电力市场营销现代化系统的需要.在这样的背景下,该文以现代市场分析理论、数据挖掘理论和多元统计理论为理论基础,结合电力行业特点形成了比较完整的电力市场营销分析的多元化的新思路.将电力市场从不同的角度细分(如行业、月份、经济或气象状况等),针对不同的划分研究不同的电力消费市场中具有特征性的电量变化与各种市场因素之间的规律.例如,分析不同影响因素与电量水平的相关程度和弹性;分析在指定属性的电力市场中影响电量变化的主要因素和次要因素;分析各个因素与电量变化的综合规律或者预测市场需求.根据这些规律发现市场潜力的增长点以及针对不同属性的电力市场采用相应的市场开发策略.为了实现上述的分析思路,该文建立了电力市场营销分析模型,该模型包含了灵活组织历史数据的售电事务空间的数据模型和以数据挖掘、灵敏度分析为基础的方法模型.数据挖掘是发现隐藏在大型数据集中有趣的数据模式和数据规律,将数据转换成有用的信息和知识的技术.该文应用数据挖掘的关联规则和决策树分析方法,分析各种因素所构成的市场环境与电量变化之间的规律.灵敏度分析是计量经济中的分析方法,该文结合多元统计中的主成分分析和非线性回归技术建立了电量和各种因素之间的综合数学模型,根据这一模型分析电量与各种因素的弹性关系和在设定的各种因素的市场环境下预测电量.在建立的电力市场营销分析新思路的基础上,该文研究和开发了电力市场营销决策支持软件系统,该软件设计采用了现代先进的软件设计技术,能够在该文建立的分析模型的分析基础上形成电力市场开拓的决策建议.3.学位论文陈治数据挖掘在电力市场智能营销决策支持系统的理论研究与系统开发2003电力市场化改革的不断深入,使建立适应市场需要的电力市场营销体系面临着迫切要求.国电公司提出要依靠科技进步,逐步实现营销管理现代化.目前,这一领域应用中,多数侧重营销数据的管理和汇总,对各种数据规律的分析加工,只有传统的负荷预测方法,不能将营销学理论和电力行业特点很好的结合,难以适应建立电力市场营销现代化系统的需要.在这样的背景下,该文以现代市场分析理论、数据挖掘理论和多元统计理论为理论基础,结合电力行业特点形成了比较完整的电力市场营销分析的多元化的新思路.将电力市场从不同的角度细分(如行业、月份、经济或气象状况等),针对不同的划分研究不同的电力消费市场中具有特征性的电量变化与各种市场因素之间的规律.例如,分析不同影响因素与电量水平的相关程度和弹性;分析在指定属性的电力市场中影响电量变化的主要因素和次要因素;分析各个因素与电量变化的综合规律或者预测市场需求.根据这些规律发现市场潜力的增长点以及针对不同属性的电力市场采用相应的市场开发策略.为了实现上述的分析思路,该文建立了电力市场营销分析模型,该模型包含了灵活组织历史数据的售电事务空间的数据模型和以数据挖掘、灵敏度分析为基础的方法模型.数据挖掘是发现隐藏在大型数据集中有趣的数据模式和数据规律,将数据转换成有用的信息和知识的技术.该文应用数据挖掘的关联规则和决策树分析方法,分析各种因素所构成的市场环境与电量变化之间的规律.灵敏度分析是计量经济中的分析方法,该文结合多元统计中的主成分分析和非线性回归技术建立了电量和各种因素之间的综合数学模型,根据这一模型分析电量与各种因素的弹性关系和在设定的各种因素的市场环境下预测电量.在建立的电力市场营销分析新思路的基础上,该文研究和开发了电力市场营销决策支持软件系统,该软件设计采用了现代先进的软件设计技术,能够在该文建立的分析模型的分析基础上形成电力市场开拓的决策建议.4.学位论文巫卿基于粗糙集的多变量决策树在电力市场营销分析中的应用2006随着电力行业的快速发展和电力体制市场化改革的不断深入,电力企业的职能已经逐渐由用电管理向营销服务转变,因此,电力市场营销分析就成为电力公司的基础性工作,它决定了电力企业能否在激烈的市场竞争环境下获得生存和发展.然而,目前的电力营销分析领域中,多数侧重于营销数据的管理,或者是对数据进行简单的统计分析.这些分析方法在面对日益庞大的电力营销数据库时,往往难以高效、深入地提取其中对营销决策有意义的信息.针对上述问题,本文以现代市场营销、数据挖掘为基本的理论基础,结合电力行业的具体特点,将基于粗糙集的多变量决策树运用于对电力营销数据的分析之中.首先将售电市场按照行业、月份等角度进行市场细分,然后针对不同的细分市场,运用基于粗糙集的多变量决策树技术研究其售电行为与各种影响因素(如电价、降水、温度等)之间的相互关系,并且使用一定的度量指标来具体量化这种关系.根据最终所挖掘出来的相互关系,营销分析人员可以对电力市场的特征有较为准确的判断和把握,从而进一步做出相应的营销策略.根据以上基本思路,本文将电力营销数据和各种影响因素数据进行整合,构建了以电力市场营销分析为主题的数据仓库；为了实现更高效的挖掘分析,运用一种改进的K-means聚类技术将原始数据进行了离散化的处理,以便进行知识归纳；然后运用粗糙集进行属性约简,并构造多变量决策树:最后在决策树的基础上提取出电量销售与电价、气温、降水等影响因素之间的关系,并且对结果进行相关性检验,消除结果中可能存在的误导性,保证了挖掘结果的准确.通过上述的实际工作,从而具体实现了数据挖掘技术与电力市场营销分析的有效结合.从最后所列举的挖掘算例可以看出,本文所实现的基于粗糙集的多变量决策树的挖掘算法能够快速、全面地获取电力行业的售电量水平与外部影响因素之间的关系,其中的一些关系能够揭示用传统分析方法难以发现的售电规律性.可见本文的方法对电力市场营销分析具有较强的辅助决策意义.5.学位论文武永生电力市场营销及其客户关系管理研究2006电力行业公用服务的特性，决定了要面对替代能源的竞争，面对独特的客户服务需求，面对市场开放的预期。因此，在电力市场营销领域实施电力客户关系管理具有重要意义。本文的目的是在电力市场营销领域引进客户关系管理的概念和技术，利用CRM系统所集成的互联网、电子商务、多媒体、数据库、呼叫中心等技术，促进电力营销和客户满足度。为此，论文对电力市场、电力市场营销、电力客户关系等的特点、内容、方式及支撑技术进行了分析，结合电力客户关系管理中的层次分