简介:摘要:电力行业作为现代社会不可或缺的基础产业之一,其服务质量直接关系到广大客户的生活和生产。然而,由于电力客户的多样性和诉求的复杂性,传统的客户服务管理模式已经难以满足日益增长的需求。本文以电力客户诉求热点预警为研究主题,旨在通过引入先进的数据挖掘和机器学习技术,构建一个能够及时识别并预测电力客户关注的热点问题的模型。在文献综述中,我们分析了电力客户服务的现状以及热点预警的概念与方法。通过对电力客户诉求热点的特征进行深入分析,我们提出了一个基于数据挖掘和机器学习的预警模型,并详细阐述了模型的构建、验证与优化过程。在案例分析中,我们收集了实际案例并展示了模型在实际中的应用效果,通过客户反馈的关键信息实现了对热点事件的准确识别。最后,本文对模型的局限性进行了讨论,并提出未来电力客户服务的发展方向,为电力行业提供了一种提高服务效率和客户满意度的新思路。
简介:摘要目的探讨重症早期预警的护理策略在重症肺炎机械通气患儿中的应用效果。方法2018年1~12月选取肇庆市第一人民医院儿科重症监护病房(PICU)收治的重症肺炎患儿92例,根据随机数字表分为观察组及对照组各46例。对照组行常规性护理指导,观察组实施重症早期预警护理干预策略。比较两组干预后情况。结果观察组治疗总有效率、家属满意率高于对照组(P<0.05),而呼吸机相关肺炎(VAP)发生率、不良事件发生率低于对照组,干预后观察组急性病理生理及慢性健康评分Ⅱ(APACHE Ⅱ)评分低于对照组,而血氧分压(PO2)、血氧饱和度(SaO2)、动脉血氧分压(PaO2)较对照组明显改善,观察组机械通气时间、入住PICU时间、平均住院时间短于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论重症早期预警护理策略能有效减少重症肺炎机械通气患儿治疗不良事件,改善患儿血氧指标,提高患儿家属治疗满意率。