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1數據分析要求

首先要確保數據來源的寬度，及時、準確地從社會獲取盡可能多的外部信息，并建立起穩定的常態交互機制，提供源源不斷的新鮮“原料”，否則相關的模型建立將會非常困難。這些可以通過與社會其它單位協作，資源共用、數據共享加以實現。其次要重視數據的“挖掘加工能力”。在模型的創建過程中，確定各個變量之間的邏輯關系、對結果的影響權重，實現對客戶信用風險的智能研判，保證預判結果的準確性。

2利用數據挖掘技術建立客戶信用評價模型的實現方法

數據挖掘技術是通過分析大量數據，從中尋找其規律的技術，主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來；規律表示是盡可能以用戶可理解的方式將找出的規律表示出來。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析等。（1）數據挖掘方法。根據客戶信用價值評價指標模型要求，在進行綜合評價前，應先確定指標體系中各個指標的評價值，可采用數據挖掘技術中聚類方法加以分析。聚類分析是將個體或對象分類，使得同一類中對象之間的相似性比與其他類的對象的相似性更強。目的在于使類間對象的同質性最大化和類與類間對象的異質性最大化。通過對聚類算法的分析,針對電力客戶信用分類的特征,提出了電力客戶信用評價算法.得到了不同客戶群的聚類中心以及客戶的隸屬度矩陣,為客戶群的特征分析提供了量化依據，從而得到滿意的客戶聚類及分類結果。（2）數據挖掘算法。首先可采用K-means聚類算法對電力客戶樣本進行分類,利用該算法,給定客戶分類個數k,按照樣本間距離最近的原則,將n個電力客戶劃分到k個分類中去。k個聚類中心代表了聚類的結果；進而采用層次分析法將一個復雜的評價系統,按其內在的邏輯關系,以及評價指標為代表構成一個有序的層次結構,然后針對每一層的指標,運用專家或管理人員的專業知識、經驗、信息和價值觀,對同一層次或同一域的指標進行兩兩比較對比,并按規定的標度值構造比較判別矩陣。從而確定指標權重；最后根據聚類以后得出的各個類的中心點，計算得出的k類電力客戶的信用得分,可以判斷其所屬的信用等級。

3數據挖掘技術在電力客戶信用管理中的應用效果和意義

通過對數據的挖掘分析得出客戶信用的評級，將可以把客戶分為由高到低的六個等級：AA、A、BB、B、CC、C。在對客戶進行評級后應定期檢測指標變化，并動態修定客戶等級。對于指標的修定頻率，高等級客戶（AA，A）半年，依次遞減，直到每個月修定一次，如遇特殊情況還可進行特殊介入處理。通過電力客戶信用評估結果實現對客戶群體的劃分，針對不同的客戶信用群體，制定合理的電費收繳策略，為有效防范電費欠費風險，控制不良賬款的生成提供指導和幫助。基于數據挖掘技術的電力企業客戶信用管理評價體系的建立和完善，可有效激發電力客戶誠實守信、依法用電的積極性，遏制違約用電、拖欠電費等不良現象的蔓延。也將為全社會信用體系的構建起到良好的示范作用。

作者：秦峰單位：國網江蘇省電力公司常州供電公司